פיתוח טכנולוגיות בלתי מאוישות בהובלת רכבת

הפיתוח של טכנולוגיות בלתי מאוישות ברכבת החל די מזמן, כבר ב-1957, כאשר נוצר מתחם הטייס האוטומטי הניסיוני הראשון לרכבות פרבריות. כדי להבין את ההבדל בין רמות האוטומציה לתחבורה ברכבת, מוצגת הדרגה, המוגדרת בתקן IEC-62290-1. בניגוד לתחבורה בכביש, לתחבורה ברכבת יש 4 דרגות של אוטומציה, המוצגות באיור 1.

איור 1. דרגות אוטומציה לפי IEC-62290

כמעט כל הרכבות הפועלות ברשת הרכבות הרוסיות מצוידות בהתקן בטיחות המתאים לרמת אוטומציה 1. רכבות עם רמת אוטומציה 2 מופעלות בהצלחה ברשת הרכבות הרוסית במשך יותר מ-20 שנה, כמה אלפי קטרים ​​מצוידים. רמה זו מיושמת על ידי אלגוריתמי בקרת משיכה ובלימה להנחיית רכבת אופטימלית לאנרגיה לאורך נתיב נתון, תוך התחשבות בלוח הזמנים ובאינדיקציות של מערכות איתות אוטומטיות של קטר המתקבלות דרך ערוץ אינדוקטיבי ממעגלי מסילה. השימוש ברמה 2 מפחית את עייפות הנהג ונותן רווח בצריכת אנרגיה ודיוק בביצוע לוח הזמנים התעבורתי.

רמה 3 מניחה את היעדרותו האפשרית של הנהג בתא הנהג, מה שמצריך יישום של מערכת ראייה.

רמה 4 מרמזת על היעדרות מוחלטת של נהג על הסיפון, מה שמצריך שינוי משמעותי בעיצוב הקטר (רכבת חשמלית). לדוגמה, מתגים אוטומטיים מותקנים על הסיפון, אשר לא ניתן יהיה להפעיל שוב אם הם מופעלים ללא נוכחות של אדם על הסיפון.

נכון לעכשיו, פרויקטים להשגת רמות 3 ו-4 מיושמות על ידי החברות המובילות בעולם, כגון סימנס, אלסטום, Thales, SNCF, SBB ואחרות.

סימנס הציגה את הפרויקט שלה בתחום החשמליות הבלתי מאוישות בספטמבר 2018 בתערוכת Innotrans. חשמלית זו פועלת בפוטסדאם עם רמת אוטומציה GoA3 מאז 2018.

איור 2 חשמלית סימנס
בשנת 2019, סימנס יותר מהכפילה את אורך המסלול הבלתי מאויש שלה.
Russian Railways היא אחת החברות הראשונות בעולם שהחלו בפיתוח רכבות בלתי מאוישות. כך, בשנת 2015, בתחנת Luzhskaya, הושק פרויקט לאוטומציה של תנועה של 3 קטרים ​​מנחים, כאשר NIIAS JSC פעל כמשלב ומפתח טכנולוגיות בסיסיות.

יצירת קטר בלתי מאויש הוא תהליך מורכב ומורכב שאי אפשר ללא שיתוף פעולה עם חברות אחרות. לכן, בתחנת Luzhskaya, יחד עם JSC NIIAS, חברות כאלה משתתפות כמו:

• JSC "VNIKTI" במונחים של פיתוח מערכת הבקרה המשולבת;
• סימנס - מבחינת אוטומציה של תפעול מגרש המסדרים (מערכת MSR-32) ואוטומציה של פעולת דחיפה של מכוניות;
• JSC "Radioavionika" במונחים של מערכות שלובות מיקרו-מעבד השולטות בחצים, רמזורים;
• PKB TsT - יצירת סימולטור;
• רכבת רוסיה כרכזת הפרויקט.

בשלב הראשון, המשימה הייתה להגיע לרמה 2 של אוטומציה של תנועה, כאשר הנהג, בתנאים רגילים לארגון עבודת מנייה, אינו משתמש בפקדי הקטר.

במהלך פעולתם של קטרי מניעה קונבנציונליים, בקרת התנועה מתבצעת על ידי העברת פקודות קוליות מהשולח לנהג תוך קביעת המסלולים המתאימים (פניית חיצים, הדלקת רמזורים).

בעת המעבר לרמה 2 של אוטומציה, כל התקשורת הקולית הוחלפה במערכת של פקודות המועברות בערוץ רדיו מאובטח דיגיטלי. מבחינה טכנית, ניהול קטרים ​​מנועים בתחנת Luzhskaya נבנה על בסיס:

• דגם תחנה דיגיטלית מאוחדת;
• פרוטוקול לבקרת תנועת קטרים ​​מתנועעים (לשליחת פקודות ומעקב אחר ביצוען);
• אינטראקציה עם מערכת הנעילה החשמלית כדי לקבל מידע על המסלולים שצוינו, מיקום החצים והאותות;
• מערכות מיצוב ל-shunting קטרים;
• רדיו דיגיטלי אמין.

עד שנת 2017, 3 קטרי טמ"ר TEM-7A פעלו 95% מהזמן בתחנת Luzhskaya במצב אוטומטי לחלוטין, וביצעו את הפעולות הבאות:

• תנועה אוטומטית לאורך מסלול נתון;
• גישה אוטומטית לעגלות;
• צימוד אוטומטי עם קרונות;
• דחיפת עגלות אל חצר שינון.

בשנת 2017 יצא לדרך פרויקט ליצירת מערכת ראייה לקטרים ​​מניעה והכנסת שלט רחוק למקרי חירום.

בנובמבר 2017, מומחי JSC NIIAS התקינו את אב הטיפוס הראשון של מערכת ראייה לקטרים ​​מנועים, המורכבת ממכ"מים, לידר ומצלמות (איור 3).

איור 3 גרסאות ראשונות של מערכות ראייה

במהלך הבדיקות בתחנת מערכת הראייה לוגה בשנים 2017-2018, התקבלו המסקנות הבאות:

• השימוש במכ"מים לאיתור מכשולים אינו מעשי, שכן ברכבת יש מספר לא מבוטל של חפצי מתכת בעלי רפלקטיביות טובה. טווח הזיהוי של אנשים על רקע שלהם אינו עולה על 60-70 מטר, בנוסף, למכ"מים יש רזולוציה זוויתית לא מספקת והוא בערך 1 °. הממצאים שלנו אושרו לאחר מכן על ידי תוצאות הבדיקה של עמיתים מ-SNCF (מפעילת רכבת צרפתית).
• לידרים נותנים תוצאות טובות מאוד עם מינימום רעש. במקרה של שלג, גשם, ערפל, יש ירידה לא קריטית בטווח הזיהוי של עצמים. עם זאת, בשנת 2017, הלידרים היו יקרים למדי, מה שהשפיע באופן משמעותי על הביצועים הכלכליים של הפרויקט.
• מצלמות הן מרכיב הכרחי במערכת הראייה הטכנית והן הכרחיות למשימות של זיהוי, סיווג אובייקטים ושלט רחוק. לפעולה בלילה ותנאי מזג אוויר קשים, יש צורך במצלמות אינפרא אדום או מצלמות בעלות טווח אורכי גל מורחב המסוגלות לפעול בתחום האינפרא אדום הקרוב.

המשימה העיקרית של הראייה הטכנית היא זיהוי מכשולים וחפצים אחרים בכיוון הנסיעה, ומכיוון שהתנועה מתבצעת לאורך המסילה, יש צורך לזהות אותה.

איור 4. דוגמה לפילוח רב מחלקות (מסילה, קרונות) וקביעת ציר המסילה באמצעות מסיכה בינארית

איור 4 מציג דוגמה לזיהוי מסלול. על מנת לקבוע באופן חד משמעי את מסלול התנועה לאורך החצים, נעשה שימוש אפריורי במידע על מיקום החץ, קריאות הרמזורים, המשודרים באמצעות ערוץ רדיו דיגיטלי ממערכת ההשתלבות החשמלית. כרגע ישנה מגמה ברכבת בעולם לנטוש את הרמזורים ולעבור למערכות בקרה באמצעות ערוץ רדיו דיגיטלי. הדבר נכון במיוחד עבור תנועה מהירה, שכן במהירויות של יותר מ-200 קמ"ש קשה להבחין ולזהות את חיווי הרמזורים. ברוסיה ישנם שני קטעים המופעלים ללא שימוש ברמזורים - זוהי הטבעת המרכזית של מוסקבה וקו Alpika-Service - Adler.

בחורף עלולים להיווצר מצבים שבהם המסלול מכוסה בשלג לחלוטין וזיהוי המסלול הופך כמעט לבלתי אפשרי, כפי שמוצג באיור 5.

איור 5 דוגמה למסלול מכוסה בשלג

במקרה זה, לא ברור אם העצמים שזוהו מפריעים לתנועת הקטר, כלומר האם הם בדרך או לא. בתחנת Luzhskaya, במקרה זה, נעשה שימוש בדגם דיגיטלי בעל דיוק גבוה של התחנה ובמערכת ניווט מובנית בעלת דיוק גבוה.

יתרה מכך, המודל הדיגיטלי של התחנה נוצר על בסיס מדידות גיאודטיות של נקודות בסיס. לאחר מכן, בהתבסס על עיבוד של מעברים רבים של קטרים ​​עם מערכת מיקום מדויקת, הושלמה מפה לאורך כל המסילות.

איור 6 מודל דיגיטלי של פיתוח מסלול של תחנת Luzhskoy

אחד הפרמטרים החשובים ביותר עבור מערכת המיקום המשולבת הוא השגיאה בחישוב הכיוון (אזימוט) של הקטר. כיוון הקטר הכרחי לכיוון נכון של החיישנים והעצמים שזוהו על ידם. עם שגיאת זווית כיוון של 1°, שגיאת קואורדינטת האובייקט ביחס לציר הנתיב במרחק של 100 מטר תהיה 1,7 מטר.

איור 7 השפעת שגיאת הכיוון על שגיאת הקואורדינטה הרוחבית

לכן, השגיאה המקסימלית המותרת במדידת כיוון הקטר במונחים של זווית לא תעלה על 0,1°. מערכת המיקום המשולבת עצמה מורכבת משני מקלטי ניווט דו-תדרים במצב RTK, שהאנטנות שלהם מפוזרות לכל אורך הקטר ליצירת בסיס ארוך, מערכת ניווט אינרציאלית עם רצועה וחיבור לחיישני גלגל (מדדי מרחק). סטיית התקן של קביעת הקואורדינטות של קטר ה-shunting היא לא יותר מ-5 ס"מ.

בנוסף, נערכו מחקרים בתחנת Luzhskaya על השימוש בטכנולוגיות SLAM (לידר וויזואלי) כדי לקבל נתוני מיקום נוספים.
כתוצאה מכך, קביעת מד הרכבת למטרת קטרים ​​בתחנת Luzhskaya מתבצעת על ידי שילוב התוצאות של זיהוי מד ונתוני מודל מסילה דיגיטלית על בסיס מיקום.

זיהוי מכשולים מתבצע גם במספר דרכים המבוססות על:

• נתוני lidar;
• נתוני ראיית סטריאו;
• עבודה של רשתות עצביות.

אחד ממקורות הנתונים העיקריים הם לידרים, המייצרים ענן של נקודות מסריקת לייזר. באלגוריתמים שפועלים משתמשים בעיקר באלגוריתמים קלאסיים של אשכול נתונים. במסגרת המחקר נבדקת יעילות השימוש ברשתות עצביות למשימת קיבוץ נקודות לידר וכן לעיבוד משותף של נתוני לידר ונתונים ממצלמות וידאו. איור 8 מציג דוגמה לנתוני לידר (ענן של נקודות עם רפלקטיביות שונה) המראה דמה אנושית על רקע כרכרה בתחנת Luzhskaya.

איור 8. דוגמה לנתונים מ-lidar בתחנת Luzhskaya

איור 9 מציג דוגמה לחילוץ מקבץ ממכונית בעלת צורה מורכבת לפי הנתונים של שני לידרים שונים.

איור 9. דוגמה לפירוש נתוני לידאר כמקבץ ממכונית הופר

בנפרד, ראוי לציין כי לאחרונה עלות הלידרים ירדה כמעט בסדר גודל, והמאפיינים הטכניים שלהם גדלו. אין ספק שהמגמה הזו תימשך. טווח הגילוי של חפצים על ידי לידרים המשמשים בתחנת Luzhskaya הוא כ-150 מטרים.

מצלמת סטריאו המשתמשת בעיקרון פיזי אחר משמשת גם לזיהוי מכשולים.

איור 10. מפת פערים מצמד סטריאו ומקבצים שזוהו

איור 10 מציג דוגמה לנתוני מצלמות סטריאו עם זיהוי של מוטות, תיבות דרכים ועגלה.

על מנת לקבל דיוק מספיק של ענן הנקודות במרחק מספיק לבלימה, יש צורך להשתמש במצלמות ברזולוציה גבוהה. הגדלת גודל התמונה מגדילה את העלות החישובית של השגת מפת פערים. בשל התנאים הדרושים למשאבים התפוסים וזמן התגובה של המערכת, יש צורך לפתח ולבדוק כל הזמן אלגוריתמים וגישות לחילוץ נתונים שימושיים ממצלמות וידאו.

חלק מהבדיקה והאימות של האלגוריתמים מתבצע באמצעות סימולטור רכבת, אשר פותח על ידי Design Bureau TsT יחד עם JSC NIIAS. לדוגמה, איור 11 מציג את השימוש בסימולטור כדי לבדוק את פעולתם של אלגוריתמים של מצלמות סטריאו.

איור 11. A, B - מסגרות שמאל וימין מהסימולטור; ב' - מבט מלמעלה של שחזור נתונים ממצלמת סטריאו; D — שחזור של תמונות מצלמת סטריאו מהסימולטור.

המשימה העיקרית של רשתות עצביות היא זיהוי אנשים, עגלות וסיווגם.
כדי לעבוד בתנאי מזג אוויר קשים, מומחי JSC NIIAS ביצעו גם בדיקות באמצעות מצלמות אינפרא אדום.

איור 12. נתונים ממצלמת ה-IR

נתונים מכל החיישנים משולבים בהתבסס על אלגוריתמים של אסוציאציות, כאשר ההסתברות לקיומם של מכשולים (אובייקטים) מוערכת.

יתרה מזאת, לא כל החפצים בדרך הם מכשולים; בעת ביצוע פעולות רחיפה, הקטר חייב להתחבר אוטומטית למכוניות.

איור 13. דוגמה להדמיה של הכניסה לרכב עם זיהוי מכשולים על ידי חיישנים שונים

כאשר מפעילים קטרי רחיפה בלתי מאוישים, חשוב ביותר להבין במהירות מה קורה עם הציוד, באיזה מצב הוא. ישנם גם מצבים שבהם חיה, כמו כלב, מופיעה מול הקטר. אלגוריתמים על הסיפון יעצרו אוטומטית את הקטר, אבל מה לעשות אם הכלב לא יוצא מהדרך?

כדי לשלוט במצב על הסיפון ולקבל החלטות במצבי חירום, פותח שלט ולוח בקרה נייחים, המיועד לעבוד עם כל הקטרים ​​הבלתי מאוישים בתחנה. בתחנת Luzhskaya, הוא ממוקם בעמדה EC.

איור 14 שליטה וניהול מרחוק

בתחנת Luzhskoy, לוח הבקרה המוצג באיור 14 שולט על פעולתם של שלושה קטרים ​​מתנועעים. במידת הצורך, באמצעות שלט רחוק זה, ניתן לשלוט באחד הקטרים ​​המחוברים על ידי העברת מידע בזמן אמת (ההשהיה אינה עולה על 300 אלפיות השנייה, תוך התחשבות בהעברת נתונים בערוץ הרדיו).

בעיות בטיחות תפקודית

הנושא החשוב ביותר ביישום קטרים ​​בלתי מאוישים הוא נושא הבטיחות התפקודית, המוגדר בתקנים IEC 61508 "בטיחות תפקודית של מערכות חשמליות, אלקטרוניות, ניתנות לתכנות הקשורות לבטיחות" (EN50126, EN50128, EN50129), GOST 33435-2015 "מכשירים לבקרה, ניטור ובטיחות של כלי רכבת מתגלגלים".

רמת שלמות בטיחות 4 (SIL4) נדרשת כדי לעמוד בדרישות להתקני בטיחות על הסיפון.

כדי לעמוד ברמת SIL-4, כל התקני בטיחות הקטר הקיימים בנויים לפי היגיון הרוב, כאשר חישובים מתבצעים במקביל בשני ערוצים (או יותר) תוך השוואה של התוצאות לקבלת החלטה.

גם יחידת המחשוב לעיבוד נתונים מחיישנים על קטרי מניעה בלתי מאוישים בנויה על פי סכימה דו-ערוצית עם השוואה של התוצאה הסופית.

שימוש בחיישני ראייה, עבודה בתנאי מזג אוויר שונים ובסביבות שונות מחייבת התייחסות חדשה לנושא הוכחת בטיחותם של כלי רכב בלתי מאוישים.

בשנת 2019, תקן ISO/PAS 21448 "רכבי כביש. אבטחת פונקציות מוגדרות (SOTIF). אחד העקרונות המרכזיים של תקן זה הוא גישת התרחישים, המתחשבת בהתנהגות המערכת בנסיבות שונות. המספר הכולל של תרחישים הוא אינסוף. מטרת התכנון העיקרית היא למזער אזורים 2 ו-3 המייצגים תרחישים לא בטוחים ידועים ותרחישים לא בטוחים לא ידועים.

איור 15 טרנספורמציה של סקריפט כתוצאה מפיתוח

כחלק מהיישום של גישה זו, מומחי JSC NIIAS ניתחו את כל המצבים המתעוררים (תרחישים) מאז תחילת הפעילות ב-2017. חלק מהמצבים שקשה לפגוש בהפעלה אמיתית מעובדים באמצעות סימולטור PKB TsT.

בעיות רגולטוריות

יש לטפל גם בבעיות רגולטוריות כדי לעבור באמת לשליטה אוטומטית לחלוטין ללא נוכחות הנהג בתא הקטר.

נכון לעכשיו, רכבת רוסית אישרה לוח זמנים ליישום העבודה על תמיכה רגולטורית ליישום אמצעים להכנסת מערכות בקרה אוטומטיות למלאי רכבת מתגלגל. אחד הנושאים החשובים ביותר הוא עדכון התקנות הנוהל חקירה פנימית וחשבונאות של תאונות תחבורה שגרמו לפגיעה בחייהם או בבריאותם של אזרחים שאינם קשורים לייצור בהובלת רכבת. בהתאם לתכנית זו, בשנת 2021 יש לפתח ולאשר חבילת מסמכים המסדירה את פעולתם של רכבות בלתי מאוישות.

אחרית דבר

נכון לעכשיו, אין אנלוגים של קטרי רחיפה בלתי מאוישים בעולם, המופעלים בתחנת Luzhskaya. מומחים מצרפת (חברת SNCF), גרמניה, הולנד (חברת Prorail), בלגיה (חברת Lineas) הכירו את מערכת הבקרה שפותחה בשנים 2018-2019 ומעוניינים להטמיע מערכות כאלה. אחת המשימות העיקריות של JSC NIIAS היא להרחיב את הפונקציונליות ולשכפל את מערכת הניהול שנוצרה הן על רכבות רוסיות והן עבור חברות זרות.

נכון לעכשיו, רכבת רוסית מובילה גם פרויקט לפיתוח רכבות חשמליות בלתי מאוישות של Lastochka. איור 16 מציג הדגמה של אב טיפוס של מערכת הבקרה האוטומטית עבור הרכבת החשמלית ES2G Lastochka באוגוסט 2019 במסגרת. סלון הרכבות הבינלאומי לחלל 1520 "PRO//Dvizhenie.Expo".

איור 16. הדגמת פעולת רכבת חשמלית בלתי מאוישת ב-MCC

יצירת רכבת חשמלית בלתי מאוישת היא משימה קשה הרבה יותר בשל מהירויות גבוהות, מרחקי בלימה משמעותיים והבטחת עלייה/ירידה בטוחה של נוסעים בנקודות עצירה. כרגע, בדיקות נערכים באופן פעיל ב-MCC. כתבה על פרויקט זה מתוכננת להתפרסם בעתיד הקרוב.

מקור: www.habr.com