Udviklingen af ubemandede teknologier på jernbanen begyndte for ganske lang tid siden, allerede i 1957, hvor det første eksperimentelle automatiserede styresystem til pendlertog blev skabt. For at forstå forskellen mellem automatiseringsniveauer for jernbanetransport er der indført en graduering, defineret i IEC-62290-1 standarden. I modsætning til vejtransport har jernbanetransport 4 grader af automatisering, vist i figur 1.
Figur 1. Grader af automatisering i henhold til IEC-62290
Næsten alle tog, der kører på det russiske jernbanenetværk, er udstyret med en sikkerhedsanordning svarende til automationsniveau 1. Tog med automationsniveau 2 har været drevet med succes på det russiske jernbanenet i mere end 20 år, flere tusinde lokomotiver er udstyret. Dette niveau er implementeret gennem traction control og bremsealgoritmer til energioptimal kørsel af toget langs en given rute, under hensyntagen til tidsplanen og aflæsninger af automatiske lokomotivsignalsystemer modtaget via en induktiv kanal fra sporkredsløbene. Brugen af niveau 2 reducerer førertræthed og giver fordele i energiforbrug og nøjagtighed af køreplansudførelse.
Niveau 3 forudsætter det mulige fravær af en fører i førerhuset, hvilket kræver implementering af et teknisk visionssystem.
Niveau 4 forudsætter fuldstændig fravær af en fører om bord, hvilket kræver en væsentlig ændring i lokomotivets design (elektriske tog). For eksempel er der afbrydere om bord, som vil være umulige at nulstille, hvis de udløses uden en person om bord.
I øjeblikket gennemføres projekter for at opnå niveau 3 og 4 af førende virksomheder i verden, såsom Siemens, Alstom, Thales, SNCF, SBB og andre.
Siemens præsenterede sit projekt inden for førerløse sporvogne i september 2018 på Innotrans-udstillingen. Denne sporvogn har været i drift i Potsdam med GoA3 automatiseringsniveau siden 2018.
Figur 2 Siemens sporvogn
I 2019 øgede Siemens længden af den ubemandede rute med mere end 2 gange.
Det russiske jernbaneselskab var et af de første i verden, der begyndte at udvikle ubemandede jernbanekøretøjer. Således blev der på Luzhskaya-stationen i 2015 iværksat et projekt for at automatisere bevægelsen af 3 rangerlokomotiver, hvor NIIAS JSC fungerede som projektintegrator og udvikler af grundlæggende teknologier.
At skabe et ubemandet lokomotiv er en kompleks, kompleks proces, der er umulig uden samarbejde med andre virksomheder. Derfor deltager følgende virksomheder på Luzhskaya-stationen sammen med JSC NIIAS:
- JSC "VNIKTI" med hensyn til udvikling af et indbygget kontrolsystem;
- Siemens – i form af automatisering af pukkeldriften (MSR-32-system) og automatisering af driften af skubbebiler;
- JSC Radioavionics i form af mikroprocessorcentraliseringssystemer, der styrer kontakter og trafiklys;
- PKB CT – oprettelse af en simulator;
- JSC Russian Railways som projektkoordinator.
I første omgang var opgaven at opnå niveau 2 af trafikautomatisering, når chaufføren under normale forhold til tilrettelæggelse af rangerarbejde ikke benytter lokomotivstyringerne.
Ved betjening af konventionelle rangerlokomotiver udføres trafikstyring ved at sende stemmekommandoer fra vognmanden til føreren med indstilling af de passende ruter (flytning af kontakter, tænding af trafiklys).
Når man flyttede til niveau 2 automatisering, blev al stemmekommunikation erstattet af et system af kommandoer transmitteret over en digital sikker radiokanal. Teknisk set blev styringen af skiftende lokomotiver på Luzhskaya-stationen bygget på grundlag af:
- forenet digital model af stationen;
- protokol til styring af bevægelsen af rangerlokomotiver (til afsendelse af kommandoer og overvågning af udførelsen);
- interaktion med det elektriske centraliseringssystem for at opnå information om givne ruter, pilenes og signalernes position;
- positioneringssystemer til rangering af lokomotiver;
- pålidelig digital radiokommunikation.
I 2017 arbejdede 3 TEM-7A rangerlokomotiver 95% af tiden på Luzhskaya-stationen i fuldautomatisk tilstand og udførte følgende operationer:
- Automatisk bevægelse langs en given rute;
- Automatisk adgang til biler;
- Automatisk kobling med vogne;
- Skubber biler ind på pukkelen.
I 2017 blev der igangsat et projekt for at skabe et teknisk visionsystem til rangering af lokomotiver og indføre fjernstyring i nødsituationer.
I november 2017 installerede specialister fra JSC NIIAS den første prototype af et teknisk visionsystem på rangerende lokomotiver, bestående af radarer, lidar og kameraer (Figur 3).
Figur 3 Første versioner af tekniske synssystemer
Under test på Luga-stationen af det tekniske visionsystem i 2017 - 2018 blev følgende konklusioner draget:
- Brugen af radarer til at detektere forhindringer er upraktisk, da jernbanen har et betydeligt antal metalgenstande med god reflektivitet. Detektionsområdet for mennesker mod deres baggrund overstiger ikke 60-70 meter, desuden har radarer utilstrækkelig vinkelopløsning og er omkring 1°. Vores resultater blev efterfølgende bekræftet af testresultater fra kolleger fra SNCF (den franske jernbaneoperatør).
- Lidarer giver meget gode resultater med minimal støj. I tilfælde af snefald, regn eller tåge observeres et ikke-kritisk fald i objekternes registreringsområde. Men i 2017 var lidarer ret dyre, hvilket væsentligt påvirkede projektets økonomiske ydeevne.
- Kameraer er et væsentligt element i et teknisk visionsystem og er nødvendige for detektering, objektklassificering og fjernbetjeningsopgaver. For at arbejde om natten og under vanskelige vejrforhold er det nødvendigt at have infrarøde kameraer eller kameraer med et udvidet bølgelængdeområde, der kan fungere i det nær-infrarøde område.
Det tekniske syns hovedopgave er at opdage forhindringer og andre genstande undervejs, og da bevægelsen udføres langs et spor, er det nødvendigt at detektere det.
Figur 4. Eksempel på multi-klasse segmentering (bane, biler) og bestemmelse af sporaksen ved hjælp af en binær maske
Figur 4 viser et eksempel på spordetektering. For entydigt at bestemme bevægelsesruten langs pilene anvendes a priori information om pilens position og trafiklysaflæsninger, transmitteret via en digital radiokanal fra det elektriske centraliseringssystem. I øjeblikket er der en tendens på verdens jernbaner til at opgive trafiklys og skifte til styresystemer via en digital radiokanal. Dette gælder især for højhastighedstrafik, da det ved hastigheder over 200 km/t bliver svært at bemærke og genkende lyskryds. I Rusland er der to sektioner, der drives uden brug af trafiklys - Moskva Central Circle og Alpika-Service - Adler-linjen.
Om vinteren kan der opstå situationer, hvor banen er helt under snedække, og genkendelse af sporet bliver næsten umulig, som vist i figur 5.
Figur 5 Eksempel på et spor dækket med sne
I dette tilfælde bliver det uklart, om de opdagede objekter forstyrrer lokomotivets bevægelse, det vil sige, at de er på sporet eller ej. I dette tilfælde, på Luzhskaya-stationen, bruges en højpræcisions digital model af stationen og et højpræcisionsnavigationssystem om bord.
Desuden blev den digitale model af stationen skabt på basis af geodætiske målinger af basispunkter. Derefter, baseret på behandlingen af mange passager af lokomotiver med et højpræcisionspositioneringssystem, blev et kort færdiggjort langs alle sporene.
Figur 6 Digital model af sporudvikling af Luzhskoy station
En af de vigtigste parametre for det indbyggede positioneringssystem er fejlen ved beregning af lokomotivets orientering (azimut). Lokomotivets orientering er nødvendig for den korrekte orientering af sensorerne og genstande, der detekteres af dem. Med en orienteringsvinkelfejl på 1° vil fejlen i objektkoordinaterne i forhold til baneaksen i en afstand af 100 meter være 1,7 meter.
Figur 7 Effekt af orienteringsfejl på lateral koordinatfejl
Derfor bør den maksimalt tilladte fejl ved måling af lokomotivets vinkelretning ikke overstige 0,1°. Selve positioneringssystemet ombord består af to dual-frequency navigationsmodtagere i RTK-tilstand, hvis antenner er placeret i hele lokomotivets længde for at skabe en lang base, fastspændt inerti-navigationssystem og forbindelse til hjulsensorer (kilometertællere). Standardafvigelsen for bestemmelse af rangerlokomotivets koordinater er ikke mere end 5 cm.
Derudover blev der på Luzhskaya-stationen udført forskning i brugen af SLAM-teknologier (lidar og visuel) for at opnå yderligere lokaliseringsdata.
Som et resultat heraf udføres bestemmelsen af jernbanesporet til rangering af lokomotiver på Luzhskaya-stationen ved at kombinere resultaterne af sporgenkendelse og positioneringsbaserede digitale spormodeldata.
Forhindringsdetektion udføres også på flere måder baseret på:
- lidar data;
- stereo vision data;
- drift af neurale netværk.
En af hovedkilderne til data er lidarer, som producerer en sky af punkter fra laserscanning. Algoritmer i brug bruger overvejende klassiske dataklyngealgoritmer. Som en del af forskningen testes effektiviteten af at bruge neurale netværk til opgaven med at klynge lidarpunkter, samt til fælles behandling af lidardata og data fra videokameraer. Figur 8 viser et eksempel på lidar-data (en sky af punkter med forskellig refleksivitet), der viser en mannequin af en person på baggrund af en vogn på Luzhskaya-stationen.
Figur 8. Eksempel på lidar-data ved Luzhskoy-stationen
Figur 9 viser et eksempel på at identificere en klynge fra en kompleks formet bil ved hjælp af data fra to forskellige lidarer.
Figur 9. Eksempel på fortolkning af lidardata i form af en klynge fra en hoppervogn
Separat er det værd at bemærke, at prisen på lidarer for nylig er faldet med næsten en størrelsesorden, og deres tekniske egenskaber er steget. Der er ingen tvivl om, at denne tendens vil fortsætte. Detektionsområdet for objekter af lidarer, der bruges på Luzhskaya-stationen, er omkring 150 meter.
Et stereokamera, der bruger et andet fysisk princip, bruges også til at opdage forhindringer.
Figur 10. Disparitetskort fra et stereopar og detekterede klynger
Figur 10 viser et eksempel på stereokameradata med detektering af pæle, sporkasser og en vogn.
For at opnå tilstrækkelig nøjagtighed af punktskyen i en afstand, der er tilstrækkelig til at bremse, er det nødvendigt at bruge kameraer med høj opløsning. Forøgelse af billedstørrelsen øger de beregningsmæssige omkostninger ved at opnå disparitetskortet. På grund af de nødvendige forhold for de besatte ressourcer og systemets responstid er det nødvendigt konstant at udvikle og teste algoritmer og tilgange til at udvinde nyttige data fra videokameraer.
En del af testen og verifikationen af algoritmer udføres ved hjælp af en jernbanesimulator, som udvikles af PKB TsT sammen med JSC NIIAS. For eksempel viser figur 11 brugen af en simulator til at teste ydeevnen af stereokameraalgoritmer.
Figur 11. A, B - venstre og højre rammer fra simulatoren; B – topvisning af rekonstruktionen af data fra et stereokamera; D - rekonstruktion af stereokamerabilleder fra simulatoren.
Hovedopgaven for neurale netværk er at opdage mennesker, biler og deres klassificering.
For at arbejde under barske vejrforhold udførte specialister fra JSC NIIAS også tests med infrarøde kameraer.
Figur 12. Data fra IR-kamera
Data fra alle sensorer er integreret ud fra associationsalgoritmer, hvor sandsynligheden for, at der findes forhindringer (objekter) vurderes.
Desuden er ikke alle genstande på banen forhindringer; når der udføres rangeroperationer, skal lokomotivet automatisk koble sig til vognene.
Figur 13. Et eksempel på visualisering af tilgangen til en bil med forhindringsdetektion ved hjælp af forskellige sensorer
Når man betjener ubemandede rangerlokomotiver, er det ekstremt vigtigt hurtigt at forstå, hvad der sker med udstyret, og hvilken stand det er i. Situationer er også mulige, når et dyr, såsom en hund, dukker op foran lokomotivet. Indbyggede algoritmer vil automatisk stoppe lokomotivet, men hvad skal man så gøre, hvis hunden ikke bevæger sig af vejen?
For at overvåge situationen om bord og træffe beslutninger i tilfælde af nødsituationer er der udviklet et stationært fjernbetjenings- og overvågningspanel, designet til at fungere med alle ubemandede lokomotiver på stationen. På Luzhskaya station er det placeret ved EF-posten.
Figur 14 Fjernbetjening og overvågning
På Luzhskoy-stationen styrer kontrolpanelet vist i figur 14 driften af tre rangerlokomotiver. Om nødvendigt kan du ved hjælp af denne fjernbetjening styre et af de tilsluttede lokomotiver ved at sende information i realtid (forsinkelse ikke mere end 300 ms, under hensyntagen til datatransmission via radiokanal).
Funktionelle sikkerhedsproblemer
Det vigtigste spørgsmål ved introduktion af ubemandede lokomotiver er spørgsmålet om funktionel sikkerhed, defineret af standarderne IEC 61508 "Funktionel sikkerhed for elektriske, elektroniske, programmerbare elektroniske systemer relateret til sikkerhed" (EN50126, EN50128, EN50129), GOST 33435-2015 "Devices" til kontrol, overvågning og sikkerhed af rullende jernbanemateriel".
I overensstemmelse med kravene til sikkerhedsanordninger om bord skal sikkerhedsintegritetsniveau 4 (SIL4) opnås.
For at overholde SIL-4-niveauet er alle eksisterende lokomotivsikkerhedsanordninger bygget ved hjælp af majoritetslogik, hvor beregninger udføres parallelt i to kanaler (eller flere), og resultaterne sammenlignes for at træffe en beslutning.
Beregningsenheden til behandling af data fra sensorer på ubemandede rangerlokomotiver er også bygget ved hjælp af et to-kanals skema med en sammenligning af det endelige resultat.
Brugen af synssensorer, drift under forskellige vejrforhold og i forskellige miljøer kræver en ny tilgang til spørgsmålet om at bevise sikkerheden af ubemandede køretøjer.
I 2019, ISO/PAS 21448-standarden "Vejkøretøjer. Sikkerhed for definerede funktioner (SOTIF). Et af hovedprincipperne i denne standard er scenarietilgangen, som undersøger systemets adfærd under forskellige omstændigheder. Det samlede antal scenarier repræsenterer uendeligt. Den største designudfordring er at minimere region 2 og 3, som repræsenterer kendte usikre scenarier og ukendte usikre scenarier.
Figur 15 Transformation af scenarier som følge af udvikling
Som en del af anvendelsen af denne tilgang har specialister fra JSC NIIAS analyseret alle opståede situationer (scenarier) siden starten af driften i 2017. Nogle situationer, der er svære at støde på i virkelig drift, løses ved hjælp af PKB CT-simulatoren.
Regulatoriske spørgsmål
For virkelig at skifte til fuldautomatisk styring uden tilstedeværelse af en fører i lokomotivkabinen, er det også nødvendigt at løse regulatoriske problemer.
I øjeblikket har JSC Russian Railways godkendt en tidsplan for implementering af arbejdet med reguleringsstøtte til implementering af foranstaltninger til implementering af kontrolsystemer til jernbanemateriel i automatisk tilstand. Et af de vigtigste spørgsmål er opdateringen af forordningerne om proceduren for officiel undersøgelse og registrering af transporthændelser, der har medført skade på borgernes liv eller helbred, der ikke er relateret til produktion inden for jernbanetransport. I overensstemmelse med denne plan bør der i 2021 udvikles og godkendes en pakke af dokumenter, der regulerer driften af ubemandede jernbanekøretøjer.
efterskrift
I øjeblikket er der ingen analoger i verden af ubemandede rangerlokomotiver, der betjenes på Luzhskaya-stationen. Specialister fra Frankrig (SNCF-selskab), Tyskland, Holland (Prorail-selskab), Belgien (Lineas-selskab) blev bekendt med det udviklede kontrolsystem i 2018-2019 og er interesserede i at implementere lignende systemer. En af JSC NIIAS' hovedopgaver er at udvide funktionaliteten og replikere det oprettede ledelsessystem både på russiske jernbaner og for udenlandske virksomheder.
I øjeblikket leder JSC Russian Railways også et projekt til udvikling af ubemandede elektriske tog "Lastochka". Figur 16 viser en demonstration af prototypen af det automatiske styresystem til ES2G Lastochka elektriske tog i august 2019 inden for rammerne. International Railway Salon space 1520 "PRO//Movement.Expo".
Figur 16. Demonstration af driften af et ubemandet elektrisk tog på MCC
At skabe et ubemandet elektrisk tog er en meget vanskeligere opgave på grund af høje hastigheder, betydelige bremselængder og sikring af sikker på-/afstigning af passagerer ved stoppunkter. I øjeblikket er testning aktivt i gang i MCC. En historie om dette projekt er planlagt til at blive offentliggjort i den nærmeste fremtid.
Kilde: www.habr.com