Mehitamata tehnoloogiate väljatöötamine raudteel algas juba üsna ammu, juba 1957. aastal, mil loodi esimene lähirongide eksperimentaalne automatiseeritud juhtimissüsteem. Raudteetranspordi automatiseerimistasemete erinevuste mõistmiseks on kasutusele võetud gradatsioon, mis on määratletud standardis IEC-62290-1. Erinevalt maanteetranspordist on raudteetranspordil 4 automatiseerimisastet, mis on näidatud joonisel 1.
Joonis 1. Automatiseerimise astmed vastavalt IEC-62290
Peaaegu kõik Venemaa Raudtee võrgus töötavad rongid on varustatud automaatikatasemele 1 vastava turvaseadmega. Automaatikatasemega 2 rongid on Venemaa raudteevõrgus edukalt sõitnud juba üle 20 aasta, varustatud on mitu tuhat vedurit. Seda taset rakendatakse veojõukontrolli ja pidurdusalgoritmide kaudu, mis tagavad rongi energiaoptimaalse sõidu teatud marsruudil, võttes arvesse rööbastee ahelatelt induktiivse kanali kaudu saadud vedurite automaatsete signalisatsioonisüsteemide ajakava ja näitu. 2. taseme kasutamine vähendab juhi väsimust ning suurendab energiatarbimist ja ajakava täitmise täpsust.
Tase 3 eeldab juhi võimalikku puudumist kabiinis, mis eeldab tehnilise nägemissüsteemi rakendamist.
Tase 4 eeldab juhi täielikku puudumist pardal, mis nõuab olulist muudatust veduri (elektrirongi) konstruktsioonis. Näiteks pardal on kaitselülitid, mis ei lähtestu, kui need rakenduvad, kui pardal pole inimest.
Hetkel viivad projekte 3. ja 4. taseme saavutamiseks ellu maailma juhtivad ettevõtted, nagu Siemens, Alstom, Thales, SNCF, SBB jt.
Siemens esitles oma projekti juhita trammide valdkonnas 2018. aasta septembris Innotransi näitusel. See tramm on Potsdamis töötanud GoA3 automatiseerimistasemega alates 2018. aastast.
Joonis 2 Siemensi tramm
2019. aastal suurendas Siemens mehitamata marsruudi pikkust enam kui 2 korda.
Venemaa Raudtee oli üks esimesi maailmas, kes alustas mehitamata raudteeveeremi väljatöötamist. Nii käivitati 2015. aastal Lužskaja jaamas projekt 3 manöövriveduri liikumise automatiseerimiseks, kus projekti integreerija ja põhitehnoloogiate arendajana tegutses NIIAS JSC.
Mehitamata veduri loomine on keeruline, keerukas protsess, mis on võimatu ilma koostööta teiste ettevõtetega. Seetõttu osalevad Luzhskaja jaamas koos JSC NIIAS-ga järgmised ettevõtted:
- JSC "VNIKTI" rongisisese juhtimissüsteemi arendamise osas;
- Siemens – küüru töö automatiseerimise (MSR-32 süsteem) ja lükkavate autode töö automatiseerimise osas;
- JSC Radioavionics mikroprotsessorite tsentraliseerimissüsteemide osas, mis juhivad lüliteid ja foore;
- PKB CT – simulaatori loomine;
- JSC Venemaa Raudtee projekti koordinaatorina.
Esimesel etapil oli ülesandeks saavutada liiklusautomaatika 2. tase, mil juht normaalsetes manöövritöö korraldamise tingimustes veduri juhtseadiseid ei kasuta.
Tavaliste manöövrivedurite käitamisel toimub liikluskorraldus dispetšerilt juhile häälkäskluste edastamise teel koos sobivate marsruutide seadmisega (lülitite liigutamine, fooride sisselülitamine).
2. automaatikale üleminekul asendati kogu kõneside digitaalse turvalise raadiokanali kaudu edastatavate käskude süsteemiga. Tehniliselt ehitati Lužskaja jaama manöövrivedurite juhtimine aluseks:
- jaama ühtne digitaalmudel;
- manöövrivedurite liikumise juhtimise protokoll (käskude saatmiseks ja täitmise jälgimiseks);
- interaktsioon elektrilise tsentraliseerimissüsteemiga, et saada teavet etteantud marsruutide, noolte ja signaalide asukoha kohta;
- positsioneerimissüsteemid manöövrivedurite jaoks;
- usaldusväärne digitaalne raadioside.
Aastaks 2017 töötas 3 manöövrivedurit TEM-7A Lužskaja jaamas täisautomaatsel režiimil 95% ajast, teostades järgmisi toiminguid:
- Automaatne liikumine mööda etteantud marsruuti;
- Automaatne juurdepääs autodele;
- Automaatne haakeseade vagunitega;
- Autode lükkamine küürule.
2017. aastal käivitati projekt manöövrivedurite tehnilise visioonisüsteemi loomiseks ja kaugjuhtimise kasutuselevõtuks hädaolukordadeks.
2017. aasta novembris paigaldasid JSC NIIAS spetsialistid manöövrivedurite tehnilise nägemissüsteemi esimese prototüübi, mis koosneb radaritest, lidarist ja kaameratest (joonis 3).
Joonis 3 Tehniliste visioonisüsteemide esimesed versioonid
Tehnilise nägemissüsteemi Luga jaamas aastatel 2017-2018 tehtud katsete käigus tehti järgmised järeldused:
- Radarite kasutamine takistuste tuvastamiseks on ebaotstarbekas, kuna raudteel on märkimisväärne hulk hea peegelduvusega metallesemeid. Inimeste tuvastusulatus nende taustal ei ületa 60-70 meetrit, lisaks on radaritel ebapiisav nurkeraldusvõime ja see on umbes 1°. Seejärel kinnitasid meie järeldused SNCF-i (Prantsuse raudtee-ettevõtja) kolleegide testitulemused.
- Lidars annab minimaalse müraga väga häid tulemusi. Lumesaju, vihma või udu korral täheldatakse objektide tuvastamise ulatuse mittekriitilist vähenemist. 2017. aastal olid lidarid aga üsna kallid, mis mõjutas oluliselt projekti majandustulemust.
- Kaamerad on tehnilise nägemissüsteemi oluline element ning need on vajalikud tuvastamiseks, objektide klassifitseerimiseks ja kaugjuhtimistoiminguteks. Öösel ja keerulistes ilmastikutingimustes töötamiseks on vaja infrapunakaameraid või laiendatud lainepikkuse ulatusega kaameraid, mis suudavad töötada lähi-infrapuna vahemikus.
Tehnilise nägemise põhiülesanne on tuvastada teel olevaid takistusi ja muid objekte ning kuna liikumine toimub mööda rada, siis on vaja seda tuvastada.
Joonis 4. Näide mitme klassi segmenteerimisest (rada, autod) ja raja telje määramisest binaarmaski abil
Joonisel 4 on näidatud roopa tuvastamise näide. Liikumismarsruudi ühemõtteliseks määramiseks mööda nooli kasutatakse a priori teavet noole asukoha ja valgusfoori näitude kohta, mis edastatakse digitaalse raadiokanali kaudu elektritsentralisatsioonisüsteemist. Praegu on maailma raudteedel trend loobuda fooridest ja minna üle digitaalse raadiokanali kaudu toimuvatele juhtimissüsteemidele. See kehtib eriti kiirliikluse kohta, kuna kiirustel üle 200 km/h muutub fooritulede märkamine ja äratundmine keeruliseks. Venemaal on kaks sektsiooni, mida kasutatakse ilma valgusfoori kasutamiseta - Moskva keskring ja Alpika-Service - Adler liin.
Talvel võib ette tulla olukordi, kus rada on üleni lumikatte all ja raja tuvastamine muutub peaaegu võimatuks, nagu on näha joonisel 5.
Joonis 5 Näide lumega kaetud rajast
Sel juhul jääb selgusetuks, kas avastatud objektid segavad veduri liikumist ehk on need rajal või mitte. Sel juhul kasutatakse Luzhskaja jaamas jaama ülitäpset digitaalset mudelit ja ülitäpset pardanavigatsioonisüsteemi.
Veelgi enam, baaspunktide geodeetiliste mõõtmiste põhjal loodi jaama digitaalmudel. Seejärel valmis paljude vedurite läbipääsude töötluse põhjal ülitäpse positsioneerimissüsteemiga kaart mööda kõiki rööpaid.
Joonis 6 Lužskoi jaama rajaarenduse digitaalmudel
Rongisisese positsioneerimissüsteemi üks olulisemaid parameetreid on viga veduri orientatsiooni (asimuti) arvutamisel. Veduri orientatsioon on vajalik andurite ja nende poolt tuvastatud objektide õigeks orientatsiooniks. Kui orientatsiooninurga viga on 1°, on objekti koordinaatide viga tee telje suhtes 100 meetri kaugusel 1,7 meetrit.
Joonis 7 Orientatsioonivea mõju külgmiste koordinaatide veale
Seetõttu ei tohiks veduri nurgasuuna mõõtmise suurim lubatud viga ületada 0,1°. Pardal olev positsioneerimissüsteem ise koosneb kahest kahesageduslikust RTK-režiimis navigatsioonivastuvõtjast, mille antennid on paigutatud kogu veduri pikkuses vahedega, et luua pikk alus, rihmaga inertsiaalne navigatsioonisüsteem ja ühendus rattaanduritega (odomeetrid). Standardhälve manöövriveduri koordinaatide määramisel ei ole suurem kui 5 cm.
Lisaks viidi Lužskaja jaamas läbi uuringud SLAM-tehnoloogiate (lidar ja visuaalne) kasutamise kohta täiendavate asukohaandmete saamiseks.
Selle tulemusena tehakse Lužskaja jaama manöövrivedurite raudteerööbastee määramine rööbasteetuvastuse ja positsioneerimispõhiste digitaalse rööbastee mudeli andmete kombineerimise teel.
Takistuste tuvastamine toimub ka mitmel viisil, mis põhinevad:
- lidari andmed;
- stereo nägemise andmed;
- närvivõrkude toimimine.
Üks peamisi andmeallikaid on lidarid, mis toodavad laserskaneerimisel punktipilve. Kasutusel olevad algoritmid kasutavad valdavalt klassikalisi andmerühmitamisalgoritme. Uurimistöö raames testitakse närvivõrkude kasutamise efektiivsust lidari punktide rühmitamiseks, samuti lidari andmete ja videokaamerate andmete ühiseks töötlemiseks. Joonisel 8 on näide lidari andmetest (erineva refleksiivsusega punktide pilv), millel on Lužskaja jaamas vankri taustal kujutatud inimese mannekeeni.
Joonis 8. Näide lidari andmetest Luzhskoy jaamas
Joonisel 9 on näide klastri tuvastamisest keeruka kujuga autost, kasutades kahe erineva lidari andmeid.
Joonis 9. Näide lidari andmete tõlgendamisest punkervagunist klastri kujul
Eraldi väärib märkimist, et viimasel ajal on lidarite maksumus langenud peaaegu suurusjärgu võrra ja nende tehnilised omadused on suurenenud. Pole kahtlust, et see trend jätkub. Lužskaja jaamas kasutatavate lidarite objektide tuvastamise ulatus on umbes 150 meetrit.
Takistuste tuvastamiseks kasutatakse ka teistsugust füüsilist põhimõtet kasutavat stereokaamerat.
Joonis 10. Stereopaari ja tuvastatud klastrite erinevuste kaart
Joonisel 10 on näide stereokaamera andmetest koos postide, rajakastide ja auto tuvastamisega.
Pidurdamiseks piisaval kaugusel punktipilve piisava täpsuse saamiseks on vaja kasutada kõrge eraldusvõimega kaameraid. Pildi suuruse suurendamine suurendab erinevuste kaardi hankimise arvutuskulusid. Hõivatud ressursside ja süsteemi reageerimisaja jaoks vajalike tingimuste tõttu on vaja pidevalt arendada ja testida algoritme ja lähenemisviise videokaameratest kasulike andmete hankimiseks.
Osa algoritmide testimisest ja kontrollimisest toimub raudteesimulaatori abil, mida arendab PKB TsT koos JSC NIIAS-ga. Näiteks joonisel 11 on näidatud simulaatori kasutamine stereokaamera algoritmide toimimise testimiseks.
Joonis 11. A, B - vasak ja parem kaadrid simulaatorist; B – stereokaamera andmete taastamise pealtvaade; D - stereokaamera piltide rekonstrueerimine simulaatorist.
Närvivõrkude põhiülesanne on tuvastada inimesi, autosid ja nende klassifikatsiooni.
Karmides ilmastikutingimustes töötamiseks viisid JSC NIIAS spetsialistid läbi infrapunakaamerate abil katseid.
Joonis 12. IR-kaamera andmed
Kõikide andurite andmed integreeritakse assotsieerimisalgoritmide alusel, kus hinnatakse takistuste (objektide) olemasolu tõenäosust.
Pealegi ei ole kõik rajal olevad objektid takistuseks, manöövritöödel peab vedur automaatselt autodega haarduma.
Joonis 13. Näide autole lähenemise visualiseerimisest takistuste tuvastamisega erinevate andurite abil
Mehitamata manöövrivedurite käitamisel on äärmiselt oluline kiiresti aru saada, mis tehnikaga toimub ja mis seisukorras see on. Võimalikud on ka olukorrad, kui veduri ette ilmub loom, näiteks koer. Pardaalgoritmid peatavad veduri automaatselt, aga mida edasi teha, kui koer teelt välja ei liigu?
Olukorra jälgimiseks pardal ja otsuste tegemiseks hädaolukordades on välja töötatud statsionaarne kaugjuhtimis- ja seirepaneel, mis on loodud töötama kõigi jaama mehitamata veduritega. Lužskaja jaamas asub see EK posti juures.
Joonis 14 Kaugjuhtimispult ja -seire
Lužskoi jaamas juhib joonisel 14 kujutatud juhtpult kolme manöövriveduri tööd. Vajadusel saate selle kaugjuhtimispuldi abil juhtida üht ühendatud vedurit, edastades teavet reaalajas (viivitus mitte rohkem kui 300 ms, võttes arvesse andmeedastust raadiokanali kaudu).
Funktsionaalse ohutuse probleemid
Mehitamata vedurite kasutuselevõtul on kõige olulisem küsimus funktsionaalse ohutuse küsimus, mis on määratletud standarditega IEC 61508 “Ohutusega seotud elektriliste, elektrooniliste, programmeeritavate elektroonikasüsteemide funktsionaalne ohutus” (EN50126, EN50128, EN50129), GOST 33435-2015 “Seadmed raudteeveeremi kontrolli, seire ja ohutuse jaoks”.
Vastavalt rongisiseste ohutusseadmete nõuetele tuleb saavutada ohutuse terviklikkuse tase 4 (SIL4).
SIL-4 taseme järgimiseks ehitatakse kõik olemasolevad vedurite ohutusseadmed enamusloogikat kasutades, kus arvutused tehakse paralleelselt kahes (või enamas) kanalis ning tulemusi võrreldakse otsuse tegemiseks.
Mehitamata manöövervedurite andurite andmete töötlemise arvutusüksus on samuti ehitatud kahe kanaliga skeemi alusel koos lõpptulemuse võrdlusega.
Nägemisandurite kasutamine, töötamine erinevates ilmastikutingimustes ja erinevates keskkondades nõuab uut lähenemist mehitamata sõidukite ohutuse tõestamise küsimusele.
2019. aastal hakkas kehtima ISO/PAS 21448 standard „Maanteesõidukid. Määratletud funktsioonide turvalisus (SOTIF). Selle standardi üks peamisi põhimõtteid on stsenaariumipõhine lähenemine, mis uurib süsteemi käitumist erinevates olukordades. Stsenaariumide koguarv tähistab lõpmatust. Peamine disainiprobleem on 2. ja 3. piirkonna minimeerimine, mis esindavad teadaolevaid ohtlikke stsenaariume ja tundmatuid ohtlikke stsenaariume.
Joonis 15 Stsenaariumide transformatsioon arenduse tulemusena
Selle lähenemisviisi rakendamise osana analüüsisid JSC NIIAS spetsialistid kõiki tekkivaid olukordi (stsenaariume) alates tegevuse algusest 2017. aastal. Mõned olukorrad, mida reaalses töös on raske kohata, lahendatakse PKB CT simulaatori abil.
Regulatiivsed küsimused
Selleks, et tõeliselt täielikult üle minna täisautomaatsele juhtimisele ilma veduri salongis juhi kohalolekuta, on vaja lahendada ka regulatiivsed probleemid.
Praegu on JSC Venemaa Raudtee kinnitanud automaatrežiimis raudteeveeremi juhtimissüsteemide rakendamise meetmete rakendamise regulatiivse toetusega seotud tööde rakendamise ajakava. Üks olulisemaid küsimusi on raudteetranspordis tootmisega mitteseotud kodanike elu või tervisekahjustusega kaasnenud transpordijuhtumite ametkondliku uurimise ja fikseerimise korra ajakohastamine. Selle kava kohaselt tuleks 2021. aastal välja töötada ja kinnitada mehitamata raudteeveeremi tööd reguleerivate dokumentide pakett.
järelsõna
Hetkel pole maailmas analooge mehitamata manöövriveduritele, mida käitatakse Lužskaja jaamas. Spetsialistid Prantsusmaalt (firma SNCF), Saksamaalt, Hollandist (firma Prorail), Belgiast (firma Lineas) tutvusid väljatöötatud juhtimissüsteemiga aastatel 2018-2019 ja on huvitatud sarnaste süsteemide juurutamise vastu. JSC NIAS üks peamisi ülesandeid on funktsionaalsuse laiendamine ja loodud juhtimissüsteemi kopeerimine nii Venemaa raudteedel kui ka välisettevõtetele.
Praegu juhib JSC Venemaa Raudtee ka mehitamata elektrirongide "Lastochka" arendamise projekti. Joonisel 16 on kujutatud ES2G Lastochka elektrirongi automaatjuhtimissüsteemi prototüübi demonstratsiooni 2019. aasta augustis selle raames. Rahvusvahelise raudtee salongi ruum 1520 "PRO//Movement.Expo".
Joonis 16. Mehitamata elektrirongi töö demonstreerimine MCC-s
Mehitamata elektrirongi loomine on märksa keerulisem ülesanne suurte kiiruste, märkimisväärse pidurdusteekonna ning peatuspunktides reisijate ohutu peale-/väljamineku tagamise tõttu. Praegu käib MCC-s aktiivne testimine. Selle projekti kohta on plaanis lähiajal avaldada lugu.
Allikas: www.habr.com