MOSCOW ECONOMIC JOURNAL MOSCOW ECONOMIC JOURNAL Московский экономический журнал 2413-046X 84806 10.55186/2413046X_2024_9_6_279 irinjc Землеустройство, кадастр и мониторинг земель Land Management, Cadaster, and Land Monitoring Землеустройство, кадастр и мониторинг земель CERTIFICATION OF HIGHWAYS USING DIGITAL TECHNOLOGIES AND TWINS ПАСПОРТИЗАЦИЯ АВТОМОБИЛЬНЫХ ДОРОГ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЦИФРОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ И ДВОЙНИКОВ Комарова Анастасия Анатольевна Komarova Anastasiya Anatol'evna Акулов Анатолий Олегович Akulov Anatoliy Olegovich akuanatolij@yandex.ru

кандидат экономических наук;

candidate of economic sciences;

 ФГБОУ ВО «Кемеровский государственный университет» Кемерово Россия Kemerovo State University Kemerovo Russian Federation ФГБОУ ВО «Кемеровский государственный университет» Кемерово Россия Kemerovo State University Kemerovo Russian Federation 25 07 2024 25 07 2024 9 6 55 73 30 06 2024 https://qje.su/en/nauka/article/84806/view

Большие масштабы автодорожного хозяйства России требуют использования цифровых технологий, создания цифровых двойников для повышения качества управления, при этом следует учитывать ограниченность ресурсов. Цель исследования – разработка и апробация подхода к паспортизации автомобильных дорог на основе создания цифровых двойников с учетом российских нормативных требований. В работе получены цифровые двойники автодорог на основе данных фотосъемки, лазерного сканирования с использованием передвижной дорожной лаборатории. Качество, точность, полнота информации цифровых двойников отвечают российским нормативным требованиям, что позволяет сформировать технические паспорта для постановки объектов на кадастровый учет. Использование цифровых двойников по сравнению с полевым обследованием автодорог имеет в 1,5-2,0 раза более низкую себестоимость, обеспечивает сокращение сроков исполнения работ в 2,5-3,0 раза.

The large scale of the Russian road sector requires the use of digital technologies, the creation of digital twins to improve the quality of management, while limited resources should be taken into account. The purpose of the study is to develop and test an approach to the certification of highways based on the creation of digital twins, taking into account Russian regulatory requirements. In this work, digital twins of roads were obtained based on photographic data and laser scanning using a mobile road laboratory. The quality, accuracy, and completeness of digital twin information meet a Russian regulatory requirement, which makes it possible to generate technical passports for registering objects for cadastral registration. The use of digital twins, compared to field inspection of roads, has a 1.5-2.0 times lower cost and reduces the time required for completing work by 2.5-3.0 times.

 кадастровый учет технический паспорт автодороги цифровые технологии цифровой двойник дорожная лаборатория cadastral registration technical passport roads digital technologies digital twin road laboratory Исследование выполнено при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации в рамках соглашения о предоставлении из федерального бюджета грантов в форме субсидий от 30 сентября 2022 г №075-15-2022-1195 The research was carried out with financial support from the Ministry of Science and Higher Education of the Russian Federation under the agreement on the provision of grants from the federal budget in the form of subsidies dated September 30, 2022 No. 075-15-2022-1195

Российский статистический ежегодник. 2023. М.: Росстат, 2023. 701 с. Rossiyskiy statisticheskiy ezhegodnik. 2023. M.: Rosstat, 2023. 701 s. Послание Президента РФ Федеральному Собранию РФ от 29.02.2024 г. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_471111/. Poslanie Prezidenta RF Federal'nomu Sobraniyu RF ot 29.02.2024 g. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_471111/. Перечень мероприятий по осуществлению дорожной деятельности в 2024-2028 годах в отношении автомобильных дорог общего пользования федерального значения, находящихся в оперативном управлении подведомственных Росавтодору федеральных казенных учреждений. Утв. распоряжением Правительства РФ от 25.12.2023 г. №3907-р. URL: http://static.government.ru/media/files/DgZgA4B1mUMeGNbHwsYcXCd1Msb6lFvD.pdf. Perechen' meropriyatiy po osuschestvleniyu dorozhnoy deyatel'nosti v 2024-2028 godah v otnoshenii avtomobil'nyh dorog obschego pol'zovaniya federal'nogo znacheniya, nahodyaschihsya v operativnom upravlenii podvedomstvennyh Rosavtodoru federal'nyh kazennyh uchrezhdeniy. Utv. rasporyazheniem Pravitel'stva RF ot 25.12.2023 g. №3907-r. URL: http://static.government.ru/media/files/DgZgA4B1mUMeGNbHwsYcXCd1Msb6lFvD.pdf. Моляренко О.А. Бесхозяйные автомобильные дороги в России // ЭКО. 2017. № 4. С. 88–109. Molyarenko O.A. Beshozyaynye avtomobil'nye dorogi v Rossii // EKO. 2017. № 4. S. 88–109. Акулов А.О., Кононова С.А. Развитие правового регулирования контроля автодорог в условиях внедрения цифровых технологий // Уголь. 2023. № S12. С. 124–129. Akulov A.O., Kononova S.A. Razvitie pravovogo regulirovaniya kontrolya avtodorog v usloviyah vnedreniya cifrovyh tehnologiy // Ugol'. 2023. № S12. S. 124–129. Prosekov A.Yu., Rada A.O., Kuznetsov A.D., Timofeev A.E., Osintseva M.A. Environmental monitoring of endogenous fires based on thermal imaging and 3D mapping from an unmanned aerial vehicle // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2022. Vol. 981. Article no. 042016. Prosekov A.Yu., Rada A.O., Kuznetsov A.D., Timofeev A.E., Osintseva M.A. Environmental monitoring of endogenous fires based on thermal imaging and 3D mapping from an unmanned aerial vehicle // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2022. Vol. 981. Article no. 042016. Gokool S., Mahomed M., Kunz R., Clulow A., Sibanda M., Naiken V., Chetty K., Mabhaudhi T. Crop monitoring in smallholder farms using unmanned aerial vehicles to facilitate precision agriculture practices: a scoping review and bibliometric analysis // Sustainability. 2023. Vol. 15. No. 4. Article no. 3557. Gokool S., Mahomed M., Kunz R., Clulow A., Sibanda M., Naiken V., Chetty K., Mabhaudhi T. Crop monitoring in smallholder farms using unmanned aerial vehicles to facilitate precision agriculture practices: a scoping review and bibliometric analysis // Sustainability. 2023. Vol. 15. No. 4. Article no. 3557. Уильямсон О.И. Экономические институты капитализма: фирмы, рынки, «отношенческая» контрактация. СПб.: Лениздат, 1996. 702 с. Uil'yamson O.I. Ekonomicheskie instituty kapitalizma: firmy, rynki, «otnoshencheskaya» kontraktaciya. SPb.: Lenizdat, 1996. 702 s. Singh R., Sharma R., Akram S., Gehlot A., Buddhi D., Malik P., Arya R. Highway 4.0: Digitalization of highways for vulnerable road safety development with intelligent IoT sensors and machine learning // Safety Science. 2021. Vol. 143. Article ID 105407. Singh R., Sharma R., Akram S., Gehlot A., Buddhi D., Malik P., Arya R. Highway 4.0: Digitalization of highways for vulnerable road safety development with intelligent IoT sensors and machine learning // Safety Science. 2021. Vol. 143. Article ID 105407. Tripathi A., Dadi G.B., Nassereddine H., Sturgill R.E., Mitchell A. assessing technology implementation success for highway construction and asset management // Sensors. 2023. Vol. 23. No. 7. Article ID 3671. Tripathi A., Dadi G.B., Nassereddine H., Sturgill R.E., Mitchell A. assessing technology implementation success for highway construction and asset management // Sensors. 2023. Vol. 23. No. 7. Article ID 3671. Li Y., Zhang W. Traffic flow digital twin generation for highway scenario based on radar-camera paired fusion // Scientific Reports. 2023. Vol. 13. Article ID 642. Li Y., Zhang W. Traffic flow digital twin generation for highway scenario based on radar-camera paired fusion // Scientific Reports. 2023. Vol. 13. Article ID 642. Jagatheesaperumal S.K., Bibri S.E., Ganesan S., Jeyaraman P. Artificial Intelligence for road quality assessment in smart cities: a machine learning approach to acoustic data analysis // Computational Urban Science. 2023. Vol. 3. Article ID: 28. Jagatheesaperumal S.K., Bibri S.E., Ganesan S., Jeyaraman P. Artificial Intelligence for road quality assessment in smart cities: a machine learning approach to acoustic data analysis // Computational Urban Science. 2023. Vol. 3. Article ID: 28. Ruseruka C., Mwakalonge J., Comert G., Siuhi S., Perkins J. Road condition monitoring using vehicle built-in cameras and GPS sensors: a deep learning approach // Vehicles. 2023. Vol. 5. No. 3. P. 931–948. Ruseruka C., Mwakalonge J., Comert G., Siuhi S., Perkins J. Road condition monitoring using vehicle built-in cameras and GPS sensors: a deep learning approach // Vehicles. 2023. Vol. 5. No. 3. P. 931–948. Kano E., Tachibana S., Tsuda K. Analyzing the impact of digital technologies on the productivity of road maintenance operations // Procedia Computer Science. 2022. Vol 207. P. 1623–1632. Kano E., Tachibana S., Tsuda K. Analyzing the impact of digital technologies on the productivity of road maintenance operations // Procedia Computer Science. 2022. Vol 207. P. 1623–1632. РОСДОРНИИ создаст цифровой двойник автомобильной дороги М-11 «Нева». URL: https://rosdornii.ru/press-center/news/novosti/rosdornii-sozdast-tsifrovoy-dvoynik-avtomobilnoy-dorogi-m-11-neva/. ROSDORNII sozdast cifrovoy dvoynik avtomobil'noy dorogi M-11 «Neva». URL: https://rosdornii.ru/press-center/news/novosti/rosdornii-sozdast-tsifrovoy-dvoynik-avtomobilnoy-dorogi-m-11-neva/. Дороги автомобильные общего пользования. Цифровая модель автомобильных дорог. Методы сбора и обработки данных. ГОСТ Р (Проект, первая редакция). URL: https://ancb.ru/files/ck/1686829251_Proekt_GOST_R_Cifrovaya_model_avtomobilnyh_dorog.pdf Dorogi avtomobil'nye obschego pol'zovaniya. Cifrovaya model' avtomobil'nyh dorog. Metody sbora i obrabotki dannyh. GOST R (Proekt, pervaya redakciya). URL: https://ancb.ru/files/ck/1686829251_Proekt_GOST_R_Cifrovaya_model_avtomobilnyh_dorog.pdf