Сравнительная оптимизация систем электрических робо-такси (eRT) и электрических беспилотных летательных аппаратов (eUAV)

Новые способы передвижения по городу

Представьте, что вы вызываете поездку в густонаселенном городе и у вас есть два варианта: безводитель‑ный электрический автомобиль, который скользит по пробкам, или небольшой электрический самолет, который поднимает вас над улицами и приземляется на ближайшей крыше. В этом исследовании поставлен простой, но актуальный вопрос: при одинаковых правилах и ограничениях, какая система лучше подходит для городов — наземные электрические робо‑такси или электрические беспилотные воздушные такси — и какие компромиссы они предлагают между временем в пути и суммарными затратами?

Два футуристических варианта поездки, один общий тестовый город

Исследователи создали общую рамочную модель, чтобы объективно оценить обе системы, используя для тестирования город Седжонг в Южной Корее. Они ввели реалистичные дорожные сети, реальные скорости движения в разное время и статистически сгенерированные пассажирские запросы. Для каждой системы модель решает, сколько требуется транспортных средств, сколько и где устанавливать быстрых зарядных станций и какой должна быть емкость батарей. Затем моделируется год работы при 100 ежедневных пассажирах и суммируются все значимые показатели: общая стоимость автомобилей, инфраструктуры зарядки, электроэнергии и время поездки, которое испытывают пассажиры с момента запроса до прибытия.

Как робо‑такси и воздушные такси работают на практике

На земле предполагается, что электрические робо‑такси полностью автономны. Центральная система управления постоянно отслеживает их местоположение, уровень заряда и пассажирские запросы. Каждый автомобиль циклически проходит три базовых состояния: патрулирование в режиме ожидания, перевозка пассажира или движение к зарядной станции. Когда заряд батареи низкий, автомобиль направляют к ближайшему доступному зарядному устройству; при поступлении запроса через мобильное приложение система назначает автомобиль, который сможет быстро добраться до пассажира и при этом иметь достаточно заряда, чтобы затем доехать до зарядки. Расположение зарядных станций, число зарядных мест и мощность зарядки рассматриваются как параметры проектирования, которые сильно влияют на стоимость и время ожидания.

Что меняется, когда вы поднимаетесь в воздух

Воздушная система использует электрические многовертолетные аппараты, которые перевозят по одному пассажиру за раз между заранее выбранными высокими зданиями. Здесь состояние ожидания происходит на вертопортах — зарядных станциях на крышах, а не вдоль дорог. Аппараты набирают фиксированную высоту для обхода препятствий, летят почти по прямой траектории, затем снижаются на другую крышу. Поскольку площадки для взлета и посадки требуют места и должны тщательно размещаться, каждый вертопорт дороже наземного зарядного пункта, и каждому летательному аппарату требуется выделенное место для зарядки. Дальность полета сильно зависит от массы, аэродинамики и емкости батареи, поэтому модель учитывает, что более тяжелые батареи одновременно увеличивают запас энергии и повышают энергопотребление на километр.

Баланс между экономией времени и суммарной стоимостью

С этой моделью команда использовала генетический алгоритм — метод поиска, вдохновленный эволюцией — чтобы найти самые дешевые конфигурации, соответствующие заданным целевым временам поездки. При относительно либеральных целевых значениях (около 27–30 минут от двери до двери) оптимизированные системы робо‑такси оказываются значительно дешевле воздушных систем, главным образом потому, что наземные зарядные устройства и автомобили стоят меньше и могут использоваться более гибко. Но по мере того как города требуют более быстрого передвижения — например, около 21 минуты — стоимость наземной системы резко возрастает: требуется больше автомобилей, больше зарядных станций и больше энергии, чтобы бороться с пробками и сокращать время ожидания, и ниже примерно 21 минуты не находится ни одной реализуемой конфигурации робо‑такси. Напротив, стоимость воздушной системы растет лишь умеренно при ужесточении целевых времен, поскольку перелеты над пробками естественно сокращают расстояние и избегают заторов. Исследование также показывает, что хотя воздушные такси обеспечивают гораздо более короткие медианные времена поездки, их времена поездок более вариабельны с большей вероятностью длительных задержек, тогда как робо‑такси в среднем медленнее, но дают более предсказуемый результат.

Что это означает для будущих городских поездок

При обычных условиях, когда пользователи готовы мириться с более длительными поездками, электрические робо‑такси кажутся экономичным рабочим вариантом: они используют существующие улицы, требуют меньше и более дешевых станций и потребляют меньше энергии на километр. Однако когда города или отдельные маршруты требуют очень быстрой доставки, хорошо продуманные электрические воздушные такси могут обеспечить скорость, недоступную автомобилям, при сопоставимой или даже более низкой суммарной стоимости — если города готовы инвестировать в плотную инфраструктуру на крышах. В целом исследование предполагает, что завтрашняя городская мобильность вряд ли станет битвой «всех против всех» между колесами и крыльями. Скорее всего, наземные робо‑такси будут обрабатывать большинство рутинных поездок дешево и надежно, а электрические воздушные такси станут премиум‑слоем сети для высокоскоростных перевозок там, где ценится время и позволяют правила воздушного пространства и безопасности.

Цитирование: Seo, H., Kim, S., Shin, B. et al. Comparative optimization of electric robo-taxi (eRT) and electric unmanned aerial vehicle (eUAV) systems. Sci Rep 16, 12617 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-42843-y

Ключевые слова: электрические робо- такси, городская воздушная мобильность, автономный транспорт, инфраструктура зарядки, оптимизация мобильности