Dubai South firmó este miércoles un memorando de entendimiento (MoU) con Evocargo para el lanzamiento de los primeros vehículos autónomos (sin conductor) de EAU para carga en el complejo Distrito Logístico.
Las primeras pruebas se realizarán con EVO.1, el vehículo logístico eléctrico no tripulado de Evocargo, que recorrerá el Distrito Logístico de Dubai South desde diciembre hasta febrero de 2023. Un objetivo clave de las pruebas es permitir a Evocargo modificar y rediseñar el EVO.1 específicamente para la región MENA. Durante el periodo de prueba, un operador remoto estará estacionado in situ en el Centro de Control para gestionar la plataforma. El centro, situado en el distrito logístico de Dubai South, incluye un conjunto de programas informáticos para supervisar el funcionamiento del EVO.1, comprobar el estado de los sensores e identificar posibles errores.
Mohsen Ahmad, director ejecutivo del Distrito de Logística - Dubai South, y Andrey Bolshakov, director ejecutivo fundador de Evocargo, asistieron a la ceremonia de firma del MoU. Dubai South es un complejo urbano único y el más grande de su tipo del emirato, enfocado a la aviación, logística y bienes raíces. Evocargo, con sede en Dubai, es un proveedor de servicios de logística que desarrolla y proporciona plataformas eléctricas de transporte autónomas.
Dubai es un centro logístico global con una capacidad de carga y conectividad inigualables. Perfeccionar la tecnología de camiones eléctricos y sin conductor para la región ayudará a reducir aún más su huella de carbono y reforzará las credenciales ecológicas de la ciudad.
A diferencia de las iniciativas de otras ciudades y países que se centran únicamente en permitir la conducción autónoma de vehículos privados, la Estrategia de Transporte Autónomo de Dubai es multimodal y se dirige a los siete modos de la flota de transporte público: metro, tranvía, autobús, taxi, transporte marítimo, teleféricos y lanzaderas. Cuando se aplique en su totalidad, la estrategia contribuirá a reducir los costes de transporte en un 44 por ciento, es decir, 900 millones de AED, ahorrar 1.500 millones de AED gracias a la reducción de la contaminación ambiental y 18.000 millones de AED gracias al aumento de la eficiencia del sector del transporte en un 20 por ciento.
Mohsen Ahmad se mostró “encantado de celebrar un acuerdo estratégico con Evocargo para lanzar las primeras pruebas de vehículos de carga sin conductor de EAU, estableciendo nuevos puntos de referencia globales y consolidando el estado de liderazgo del sector logístico del país. En el Distrito de Logística, tenemos el mandato de apoyar a la industria y acelerar el rápido avance del sector logístico de EAU”.
Por su parte, Andrey Bolshakov dijo que "esta es la primera incursión de Evocargo en vehículos autónomos en una plataforma logística multimodal global de este tipo. Esta prueba es un hito importante para la compañía, ya que abre oportunidades para expandir nuestros productos en los mercados estratégicos de Oriente Medio y Asia”.
La capacidad de elevación de la plataforma sin conductor es de dos toneladas, y puede albergar hasta seis palés EUR desplazándose a 25 km/h durante un máximo de 200 km. Cargar un vehículo para un día completo de funcionamiento lleva entre 40 minutos y seis horas, dependiendo del enchufe.
El sistema de seguridad de la plataforma EVO.1 tiene cuatro niveles: la visión por ordenador del espacio alrededor del vehículo, un sistema de diagnóstico automático, un sistema de parada a distancia y un sistema de frenado neumático de reserva.
La gestión eficaz de la flota de los sistemas de pilotaje automático de EVO.1 aumenta la eficacia del transporte de mercancías y reduce considerablemente el tiempo de inactividad de los camiones. La robotización y el uso de electricidad y pilas de combustible de hidrógeno en lugar de combustible convencional ofrecen una mayor rentabilidad.
Evocargo cuenta con 37 invenciones y tecnologías protegidas. Las patentes de Evocargo abarcan algoritmos de posicionamiento visual, cartografía automática, calibración e integración de sensores y cámaras, métodos de selección de velocidades de seguridad y parámetros de modelos dinámicos.
