रेलवे परिवहन में मानव रहित प्रौद्योगिकियों का विकास

रेलवे पर मानव रहित प्रौद्योगिकियों का विकास काफी समय पहले, 1957 में ही शुरू हो गया था, जब कम्यूटर ट्रेनों के लिए पहली प्रायोगिक स्वचालित मार्गदर्शन प्रणाली बनाई गई थी। रेलवे परिवहन के लिए स्वचालन स्तरों के बीच अंतर को समझने के लिए, एक ग्रेडेशन पेश किया गया है, जिसे IEC-62290-1 मानक में परिभाषित किया गया है। सड़क परिवहन के विपरीत, रेलवे परिवहन में स्वचालन की 4 डिग्री होती है, जैसा कि चित्र 1 में दिखाया गया है।

चित्र 1. IEC-62290 के अनुसार स्वचालन की डिग्री

रूसी रेलवे नेटवर्क पर चलने वाली लगभग सभी ट्रेनें स्वचालन स्तर 1 के अनुरूप सुरक्षा उपकरण से सुसज्जित हैं। स्वचालन स्तर 2 वाली ट्रेनें 20 से अधिक वर्षों से रूसी रेलवे नेटवर्क पर सफलतापूर्वक संचालित की जा रही हैं; कई हजार लोकोमोटिव सुसज्जित हैं। इस स्तर को ट्रैक सर्किट से एक आगमनात्मक चैनल के माध्यम से प्राप्त स्वचालित लोकोमोटिव सिग्नलिंग सिस्टम के शेड्यूल और रीडिंग को ध्यान में रखते हुए, किसी दिए गए मार्ग पर ट्रेन की ऊर्जा-इष्टतम ड्राइविंग के लिए कर्षण नियंत्रण और ब्रेकिंग एल्गोरिदम के माध्यम से कार्यान्वित किया जाता है। लेवल 2 के उपयोग से ड्राइवर की थकान कम होती है और ऊर्जा की खपत और शेड्यूल निष्पादन की सटीकता में लाभ मिलता है।

स्तर 3 कैब में ड्राइवर की संभावित अनुपस्थिति को मानता है, जिसके लिए तकनीकी दृष्टि प्रणाली के कार्यान्वयन की आवश्यकता होती है।

लेवल 4 में बोर्ड पर ड्राइवर की पूर्ण अनुपस्थिति शामिल है, जिसके लिए लोकोमोटिव (इलेक्ट्रिक ट्रेन) के डिजाइन में महत्वपूर्ण बदलाव की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, बोर्ड पर सर्किट ब्रेकर होते हैं जिन्हें बोर्ड पर किसी व्यक्ति के बिना ट्रिप होने पर रीसेट करना असंभव होगा।

वर्तमान में, स्तर 3 और 4 को प्राप्त करने की परियोजनाएं दुनिया की अग्रणी कंपनियों, जैसे सीमेंस, एल्सटॉम, थेल्स, एसएनसीएफ, एसबीबी और अन्य द्वारा कार्यान्वित की जा रही हैं।

सीमेंस ने सितंबर 2018 में इनोट्रांस प्रदर्शनी में ड्राइवर रहित ट्राम के क्षेत्र में अपनी परियोजना प्रस्तुत की। यह ट्राम 3 से पॉट्सडैम में GoA2018 ऑटोमेशन लेवल के साथ परिचालन में है।

चित्र 2 सीमेंस ट्राम
2019 में सीमेंस ने मानवरहित मार्ग की लंबाई 2 गुना से ज्यादा बढ़ा दी.
रूसी रेलवे कंपनी मानव रहित रेलवे वाहनों का विकास शुरू करने वाली दुनिया की पहली कंपनी थी। इस प्रकार, 2015 में लुज़स्काया स्टेशन पर, 3 शंटिंग इंजनों की आवाजाही को स्वचालित करने के लिए एक परियोजना शुरू की गई थी, जहां एनआईआईएएस जेएससी ने परियोजना इंटीग्रेटर और बुनियादी प्रौद्योगिकियों के डेवलपर के रूप में काम किया था।

मानव रहित लोकोमोटिव बनाना एक जटिल, जटिल प्रक्रिया है जो अन्य कंपनियों के सहयोग के बिना असंभव है। इसलिए, लुज़स्काया स्टेशन पर, JSC NIIAS के साथ, निम्नलिखित कंपनियां भाग लेती हैं:

• ऑन-बोर्ड नियंत्रण प्रणाली के विकास के संदर्भ में JSC "VNIKTI";
• सीमेंस - कूबड़ संचालन (एमएसआर-32 प्रणाली) को स्वचालित करने और कारों को धकेलने के संचालन को स्वचालित करने के संदर्भ में;
• जेएससी रेडियोएवियोनिक्स माइक्रोप्रोसेसर केंद्रीकरण प्रणालियों के संदर्भ में जो स्विच और ट्रैफिक लाइट को नियंत्रित करते हैं;
• पीकेबी सीटी - एक सिम्युलेटर का निर्माण;
• जेएससी रूसी रेलवे परियोजना समन्वयक के रूप में।

पहले चरण में, कार्य यातायात स्वचालन के स्तर 2 को प्राप्त करना था, जब चालक, शंटिंग कार्य को व्यवस्थित करने के लिए सामान्य परिस्थितियों में, लोकोमोटिव नियंत्रण का उपयोग नहीं करता है।

पारंपरिक शंटिंग इंजनों का संचालन करते समय, उचित मार्ग निर्धारित करने (स्विच चलाना, ट्रैफिक लाइट चालू करना) के साथ डिस्पैचर से ड्राइवर तक वॉयस कमांड भेजकर यातायात नियंत्रण किया जाता है।

स्तर 2 स्वचालन की ओर बढ़ते समय, सभी ध्वनि संचार को डिजिटल सुरक्षित रेडियो चैनल पर प्रसारित आदेशों की एक प्रणाली द्वारा प्रतिस्थापित किया गया था। तकनीकी रूप से, लुज़स्काया स्टेशन पर शंटिंग इंजनों का नियंत्रण निम्न के आधार पर बनाया गया था:

• स्टेशन का एकीकृत डिजिटल मॉडल;
• शंटिंग लोकोमोटिव की गति को नियंत्रित करने के लिए प्रोटोकॉल (कमांड भेजने और निष्पादन की निगरानी के लिए);
• दिए गए मार्गों, तीरों और संकेतों की स्थिति के बारे में जानकारी प्राप्त करने के लिए विद्युत केंद्रीकरण प्रणाली के साथ बातचीत;
• शंटिंग इंजनों के लिए पोजिशनिंग सिस्टम;
• विश्वसनीय डिजिटल रेडियो संचार।

2017 तक, 3 TEM-7A शंटिंग इंजनों ने लुज़स्काया स्टेशन पर 95% समय पूरी तरह से स्वचालित मोड में काम किया, और निम्नलिखित ऑपरेशन किए:

• किसी दिए गए मार्ग पर स्वचालित आवाजाही;
• कारों तक स्वचालित पहुंच;
• वैगनों के साथ स्वचालित युग्मन;
• कारों को कूबड़ पर धकेलना।

2017 में, शंटिंग इंजनों के लिए एक तकनीकी दृष्टि प्रणाली बनाने और आपातकालीन स्थितियों के मामले में रिमोट कंट्रोल पेश करने के लिए एक परियोजना शुरू की गई थी।

नवंबर 2017 में, JSC NIIAS के विशेषज्ञों ने शंटिंग लोकोमोटिव पर तकनीकी दृष्टि प्रणाली का पहला प्रोटोटाइप स्थापित किया, जिसमें रडार, लिडार और कैमरे शामिल थे (चित्र 3)।

चित्र 3 तकनीकी दृष्टि प्रणालियों का पहला संस्करण

2017-2018 में तकनीकी दृष्टि प्रणाली के लूगा स्टेशन पर परीक्षणों के दौरान, निम्नलिखित निष्कर्ष निकाले गए:

• बाधाओं का पता लगाने के लिए राडार का उपयोग अव्यावहारिक है, क्योंकि रेलवे के पास अच्छी परावर्तन क्षमता वाली बड़ी संख्या में धातु की वस्तुएं हैं। उनकी पृष्ठभूमि के विरुद्ध लोगों की पहचान सीमा 60-70 मीटर से अधिक नहीं होती है, इसके अलावा, रडार में अपर्याप्त कोणीय रिज़ॉल्यूशन होता है और लगभग 1° होता है। हमारे निष्कर्षों की बाद में एसएनसीएफ (फ्रांसीसी रेलवे ऑपरेटर) के सहयोगियों के परीक्षण परिणामों से पुष्टि हुई।
• लिडार न्यूनतम शोर के साथ बहुत अच्छे परिणाम प्रदान करते हैं। बर्फबारी, बारिश या कोहरे की स्थिति में, वस्तुओं की पहचान सीमा में एक गैर-महत्वपूर्ण कमी देखी जाती है। हालाँकि, 2017 में, लिडार काफी महंगे थे, जिसने परियोजना के आर्थिक प्रदर्शन को काफी प्रभावित किया।
• कैमरे तकनीकी दृष्टि प्रणाली का एक अनिवार्य तत्व हैं और पता लगाने, वस्तु वर्गीकरण और रिमोट कंट्रोल कार्यों के लिए आवश्यक हैं। रात में और कठिन मौसम की स्थिति में काम करने के लिए, इन्फ्रारेड कैमरे या विस्तारित तरंग दैर्ध्य रेंज वाले कैमरे होना आवश्यक है जो निकट-इन्फ्रारेड रेंज में काम कर सकें।

तकनीकी दृष्टि का मुख्य कार्य रास्ते में बाधाओं और अन्य वस्तुओं का पता लगाना है, और चूंकि आंदोलन एक ट्रैक के साथ किया जाता है, इसलिए इसका पता लगाना आवश्यक है।

चित्र 4. बहु-वर्ग विभाजन (ट्रैक, कार) का उदाहरण और बाइनरी मास्क का उपयोग करके ट्रैक अक्ष का निर्धारण

चित्र 4 रट डिटेक्शन का एक उदाहरण दिखाता है। तीरों के साथ आंदोलन के मार्ग को स्पष्ट रूप से निर्धारित करने के लिए, तीर की स्थिति और ट्रैफिक लाइट रीडिंग के बारे में प्राथमिक जानकारी का उपयोग किया जाता है, जो विद्युत केंद्रीकरण प्रणाली से एक डिजिटल रेडियो चैनल के माध्यम से प्रेषित होता है। वर्तमान में, दुनिया भर के रेलवे में ट्रैफिक लाइट को छोड़कर डिजिटल रेडियो चैनल के माध्यम से नियंत्रण प्रणाली पर स्विच करने का चलन है। यह हाई-स्पीड ट्रैफिक के लिए विशेष रूप से सच है, क्योंकि 200 किमी/घंटा से अधिक की गति पर ट्रैफिक लाइट को नोटिस करना और पहचानना मुश्किल हो जाता है। रूस में, ट्रैफिक लाइट के उपयोग के बिना संचालित दो खंड हैं - मॉस्को सेंट्रल सर्कल और अल्पिका-सर्विस - एडलर लाइन।

सर्दियों में, ऐसी स्थितियाँ उत्पन्न हो सकती हैं जब ट्रैक पूरी तरह से बर्फ से ढका हो और ट्रैक की पहचान लगभग असंभव हो जाए, जैसा कि चित्र 5 में दिखाया गया है।

चित्र 5 बर्फ से ढके ट्रैक का उदाहरण

इस मामले में, यह स्पष्ट नहीं हो जाता है कि खोजी गई वस्तुएं लोकोमोटिव की गति में बाधा डालती हैं, यानी वे ट्रैक पर हैं या नहीं। इस मामले में, लुज़स्काया स्टेशन पर, स्टेशन का एक उच्च-परिशुद्धता डिजिटल मॉडल और एक उच्च-परिशुद्धता ऑन-बोर्ड नेविगेशन प्रणाली का उपयोग किया जाता है।

इसके अलावा, स्टेशन का डिजिटल मॉडल आधार बिंदुओं के भूगणितीय माप के आधार पर बनाया गया था। फिर, उच्च परिशुद्धता पोजिशनिंग सिस्टम के साथ लोकोमोटिव के कई मार्गों के प्रसंस्करण के आधार पर, सभी पटरियों के साथ एक नक्शा पूरा किया गया।

चित्र 6 लुज़स्कॉय स्टेशन के ट्रैक विकास का डिजिटल मॉडल

ऑन-बोर्ड पोजिशनिंग सिस्टम के लिए सबसे महत्वपूर्ण मापदंडों में से एक लोकोमोटिव के ओरिएंटेशन (एजिमुथ) की गणना में त्रुटि है। सेंसर और उनके द्वारा पता लगाए गए ऑब्जेक्ट के सही ओरिएंटेशन के लिए लोकोमोटिव का ओरिएंटेशन आवश्यक है। 1° के अभिविन्यास कोण त्रुटि के साथ, 100 मीटर की दूरी पर पथ अक्ष के सापेक्ष वस्तु निर्देशांक में त्रुटि 1,7 मीटर होगी।

चित्र 7 पार्श्व समन्वय त्रुटि पर अभिविन्यास त्रुटि का प्रभाव

इसलिए, लोकोमोटिव के कोणीय अभिविन्यास को मापने में अधिकतम अनुमेय त्रुटि 0,1° से अधिक नहीं होनी चाहिए। ऑनबोर्ड पोजिशनिंग सिस्टम में आरटीके मोड में दो दोहरी-आवृत्ति नेविगेशन रिसीवर होते हैं, जिनमें से एंटेना को एक लंबा आधार, स्ट्रैपडाउन जड़त्वीय नेविगेशन सिस्टम और व्हील सेंसर (ओडोमीटर) से कनेक्शन बनाने के लिए लोकोमोटिव की पूरी लंबाई के साथ रखा जाता है। शंटिंग लोकोमोटिव के निर्देशांक निर्धारित करने का मानक विचलन 5 सेमी से अधिक नहीं है।

इसके अतिरिक्त, लुज़स्काया स्टेशन पर, अतिरिक्त स्थान डेटा प्राप्त करने के लिए एसएलएएम प्रौद्योगिकियों (लिडार और विज़ुअल) के उपयोग पर शोध किया गया था।
परिणामस्वरूप, लुज़स्काया स्टेशन पर शंटिंग इंजनों के लिए रेलवे ट्रैक का निर्धारण ट्रैक पहचान और स्थिति-आधारित डिजिटल ट्रैक मॉडल डेटा के परिणामों को मिलाकर किया जाता है।

बाधा का पता लगाने का कार्य भी निम्न के आधार पर कई तरीकों से किया जाता है:

• लिडार डेटा;
• स्टीरियो विज़न डेटा;
• तंत्रिका नेटवर्क का संचालन.

डेटा के मुख्य स्रोतों में से एक लिडार है, जो लेजर स्कैनिंग से बिंदुओं का एक बादल उत्पन्न करता है। उपयोग में आने वाले एल्गोरिदम मुख्य रूप से शास्त्रीय डेटा क्लस्टरिंग एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं। अनुसंधान के भाग के रूप में, लिडार बिंदुओं को क्लस्टर करने के कार्य के साथ-साथ लिडार डेटा और वीडियो कैमरों से डेटा के संयुक्त प्रसंस्करण के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करने की प्रभावशीलता का परीक्षण किया जाता है। चित्र 8 लिडार डेटा (अलग-अलग रिफ्लेक्सिविटी वाले बिंदुओं का एक बादल) का एक उदाहरण दिखाता है जो लुज़स्काया स्टेशन पर एक गाड़ी की पृष्ठभूमि के खिलाफ एक व्यक्ति का पुतला प्रदर्शित करता है।

चित्र 8. लुज़स्कॉय स्टेशन पर लिडार डेटा का उदाहरण

चित्र 9 दो अलग-अलग लिडार के डेटा का उपयोग करके एक जटिल आकार की कार से क्लस्टर की पहचान करने का एक उदाहरण दिखाता है।

चित्र 9. हॉपर कार से क्लस्टर के रूप में लिडार डेटा की व्याख्या का उदाहरण

अलग से, यह ध्यान देने योग्य है कि हाल ही में लिडार की लागत में लगभग परिमाण के एक क्रम की गिरावट आई है, और उनकी तकनीकी विशेषताओं में वृद्धि हुई है। इसमें कोई संदेह नहीं कि यह चलन जारी रहेगा। लुज़स्काया स्टेशन पर उपयोग किए जाने वाले लिडार द्वारा वस्तुओं का पता लगाने की सीमा लगभग 150 मीटर है।

बाधाओं का पता लगाने के लिए एक अलग भौतिक सिद्धांत का उपयोग करने वाले स्टीरियो कैमरे का भी उपयोग किया जाता है।

चित्र 10. एक स्टीरियो जोड़ी और पता लगाए गए समूहों से असमानता मानचित्र

चित्र 10 पोल, ट्रैक बॉक्स और एक गाड़ी का पता लगाने के साथ स्टीरियो कैमरा डेटा का एक उदाहरण दिखाता है।

ब्रेक लगाने के लिए पर्याप्त दूरी पर पॉइंट क्लाउड की पर्याप्त सटीकता प्राप्त करने के लिए, उच्च-रिज़ॉल्यूशन कैमरों का उपयोग करना आवश्यक है। छवि का आकार बढ़ने से असमानता मानचित्र प्राप्त करने की कम्प्यूटेशनल लागत बढ़ जाती है। कब्जे वाले संसाधनों और सिस्टम प्रतिक्रिया समय के लिए आवश्यक शर्तों के कारण, वीडियो कैमरों से उपयोगी डेटा निकालने के लिए एल्गोरिदम और दृष्टिकोण को लगातार विकसित करना और परीक्षण करना आवश्यक है।

एल्गोरिदम के परीक्षण और सत्यापन का एक हिस्सा रेलवे सिम्युलेटर का उपयोग करके किया जाता है, जिसे पीकेबी टीएसटी द्वारा जेएससी एनआईआईएएस के साथ मिलकर विकसित किया जा रहा है। उदाहरण के लिए, चित्र 11 स्टीरियो कैमरा एल्गोरिदम के प्रदर्शन का परीक्षण करने के लिए एक सिम्युलेटर का उपयोग दिखाता है।

चित्र 11. ए, बी - सिम्युलेटर से बाएँ और दाएँ फ़्रेम; बी - स्टीरियो कैमरे से डेटा के पुनर्निर्माण का शीर्ष दृश्य; डी - सिम्युलेटर से स्टीरियो कैमरा छवियों का पुनर्निर्माण।

तंत्रिका नेटवर्क का मुख्य कार्य लोगों, कारों और उनके वर्गीकरण का पता लगाना है।
कठोर मौसम की स्थिति में काम करने के लिए, JSC NIIAS के विशेषज्ञों ने इन्फ्रारेड कैमरों का उपयोग करके परीक्षण भी किए।

चित्र 12. आईआर कैमरे से डेटा

सभी सेंसरों के डेटा को एसोसिएशन एल्गोरिदम के आधार पर एकीकृत किया जाता है, जहां बाधाओं (वस्तुओं) के अस्तित्व की संभावना का आकलन किया जाता है।

इसके अलावा, ट्रैक पर सभी वस्तुएं बाधाएं नहीं हैं; शंटिंग ऑपरेशन करते समय, लोकोमोटिव को स्वचालित रूप से कारों के साथ जुड़ना चाहिए।

चित्र 13. विभिन्न सेंसरों द्वारा बाधा का पता लगाने के साथ कार के दृष्टिकोण के दृश्य का एक उदाहरण

मानवरहित शंटिंग इंजनों का संचालन करते समय, यह तुरंत समझना बेहद महत्वपूर्ण है कि उपकरण के साथ क्या हो रहा है और यह किस स्थिति में है। ऐसी स्थिति भी संभव है जब कोई जानवर, जैसे कुत्ता, लोकोमोटिव के सामने आ जाए। ऑनबोर्ड एल्गोरिदम स्वचालित रूप से लोकोमोटिव को रोक देगा, लेकिन अगर कुत्ता रास्ते से नहीं हटता है तो आगे क्या करें?

बोर्ड पर स्थिति की निगरानी करने और आपातकालीन स्थितियों के मामले में निर्णय लेने के लिए, एक स्थिर रिमोट कंट्रोल और मॉनिटरिंग पैनल विकसित किया गया है, जिसे स्टेशन पर सभी मानवरहित इंजनों के साथ काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। लुज़स्काया स्टेशन पर यह ईसी पोस्ट पर स्थित है।

चित्र 14 रिमोट कंट्रोल और मॉनिटरिंग

लुज़स्कॉय स्टेशन पर, चित्र 14 में दिखाया गया नियंत्रण कक्ष तीन शंटिंग इंजनों के संचालन को नियंत्रित करता है। यदि आवश्यक हो, तो इस रिमोट कंट्रोल का उपयोग करके आप वास्तविक समय में सूचना प्रसारित करके कनेक्टेड लोकोमोटिव में से एक को नियंत्रित कर सकते हैं (रेडियो चैनल के माध्यम से डेटा ट्रांसमिशन को ध्यान में रखते हुए, 300 एमएस से अधिक की देरी नहीं)।

कार्यात्मक सुरक्षा मुद्दे

मानवरहित इंजनों को पेश करते समय सबसे महत्वपूर्ण मुद्दा कार्यात्मक सुरक्षा का मुद्दा है, जिसे IEC 61508 मानकों "सुरक्षा से संबंधित विद्युत, इलेक्ट्रॉनिक, प्रोग्राम योग्य इलेक्ट्रॉनिक प्रणालियों की कार्यात्मक सुरक्षा" (EN50126, EN50128, EN50129), GOST 33435-2015 "डिवाइस" द्वारा परिभाषित किया गया है। रेलवे रोलिंग स्टॉक के नियंत्रण, निगरानी और सुरक्षा के लिए"।

ऑन-बोर्ड सुरक्षा उपकरणों की आवश्यकताओं के अनुसार, सुरक्षा अखंडता स्तर 4 (एसआईएल4) हासिल किया जाना चाहिए।

एसआईएल-4 स्तर का अनुपालन करने के लिए, सभी मौजूदा लोकोमोटिव सुरक्षा उपकरणों को बहुमत तर्क का उपयोग करके बनाया गया है, जहां गणना दो चैनलों (या अधिक) में समानांतर में की जाती है और निर्णय लेने के लिए परिणामों की तुलना की जाती है।

मानवरहित शंटिंग इंजनों पर सेंसर से डेटा संसाधित करने के लिए कंप्यूटिंग इकाई भी अंतिम परिणाम की तुलना के साथ दो-चैनल योजना का उपयोग करके बनाई गई है।

दृष्टि सेंसर के उपयोग, विभिन्न मौसम स्थितियों और विभिन्न वातावरणों में संचालन के लिए मानव रहित वाहनों की सुरक्षा साबित करने के मुद्दे पर एक नए दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है।

2019 में, ISO/PAS 21448 मानक “सड़क वाहन। परिभाषित कार्यों की सुरक्षा (एसओटीआईएफ)। इस मानक के मुख्य सिद्धांतों में से एक परिदृश्य दृष्टिकोण है, जो विभिन्न परिस्थितियों में सिस्टम के व्यवहार की जांच करता है। परिदृश्यों की कुल संख्या अनंत का प्रतिनिधित्व करती है। मुख्य डिज़ाइन चुनौती क्षेत्र 2 और 3 को न्यूनतम करना है, जो ज्ञात असुरक्षित परिदृश्यों और अज्ञात असुरक्षित परिदृश्यों का प्रतिनिधित्व करते हैं।

चित्र 15 विकास के परिणामस्वरूप परिदृश्यों का परिवर्तन

इस दृष्टिकोण के अनुप्रयोग के भाग के रूप में, JSC NIIAS के विशेषज्ञों ने 2017 में ऑपरेशन की शुरुआत के बाद से सभी उभरती स्थितियों (परिदृश्यों) का विश्लेषण किया। कुछ स्थितियाँ जिनका वास्तविक ऑपरेशन में सामना करना कठिन होता है, उन्हें पीकेबी सीटी सिम्युलेटर का उपयोग करके हल किया जाता है।

विनियामक मुद्दे

लोकोमोटिव केबिन में ड्राइवर की उपस्थिति के बिना वास्तव में पूरी तरह से स्वचालित नियंत्रण पर स्विच करने के लिए, नियामक मुद्दों को हल करना भी आवश्यक है।

फिलहाल, जेएससी रूसी रेलवे ने स्वचालित मोड में रेलवे रोलिंग स्टॉक के लिए नियंत्रण प्रणालियों के कार्यान्वयन के उपायों के कार्यान्वयन के लिए नियामक समर्थन पर काम के कार्यान्वयन के लिए एक कार्यक्रम को मंजूरी दे दी है। सबसे महत्वपूर्ण मुद्दों में से एक परिवहन घटनाओं की आधिकारिक जांच और रिकॉर्डिंग की प्रक्रिया पर विनियमों को अद्यतन करना है, जिसके परिणामस्वरूप रेलवे परिवहन में उत्पादन से संबंधित नागरिकों के जीवन या स्वास्थ्य को नुकसान नहीं हुआ है। इस योजना के अनुसार, 2021 में मानव रहित रेलवे वाहनों के संचालन को विनियमित करने वाले दस्तावेजों का एक पैकेज विकसित और अनुमोदित किया जाना चाहिए।

अंतभाषण

फिलहाल, लुज़स्काया स्टेशन पर संचालित होने वाले मानव रहित शंटिंग इंजनों की दुनिया में कोई एनालॉग नहीं है। फ़्रांस (एसएनसीएफ कंपनी), जर्मनी, हॉलैंड (प्रोरेल कंपनी), बेल्जियम (लिनीस कंपनी) के विशेषज्ञ 2018-2019 में विकसित नियंत्रण प्रणाली से परिचित हो गए और समान प्रणालियों को लागू करने में रुचि रखते हैं। जेएससी एनआईआईएएस का एक मुख्य कार्य कार्यक्षमता का विस्तार करना और रूसी रेलवे और विदेशी कंपनियों दोनों के लिए बनाई गई प्रबंधन प्रणाली को दोहराना है।

वर्तमान में, जेएससी रूसी रेलवे मानव रहित इलेक्ट्रिक ट्रेन "लास्टोचका" विकसित करने की परियोजना का भी नेतृत्व कर रहा है। चित्र 16 ढांचे के भीतर अगस्त 2 में ES2019G लास्टोचका इलेक्ट्रिक ट्रेन के लिए प्रोटोटाइप स्वचालित नियंत्रण प्रणाली का प्रदर्शन दिखाता है। अंतर्राष्ट्रीय रेलवे सैलून स्पेस 1520 "प्रो//मूवमेंट.एक्सपो"।

चित्र 16. एमसीसी पर मानव रहित इलेक्ट्रिक ट्रेन के संचालन का प्रदर्शन

उच्च गति, महत्वपूर्ण ब्रेकिंग दूरी और रुकने वाले स्थानों पर यात्रियों के सुरक्षित चढ़ने/उतरने को सुनिश्चित करने के कारण मानव रहित इलेक्ट्रिक ट्रेन बनाना कहीं अधिक कठिन कार्य है। वर्तमान में, एमसीसी में परीक्षण सक्रिय रूप से चल रहा है। इस परियोजना के बारे में एक कहानी निकट भविष्य में प्रकाशित करने की योजना है।

स्रोत: www.habr.com