უპილოტო ტექნოლოგიების განვითარება სარკინიგზო ტრანსპორტში

რკინიგზაზე უპილოტო ტექნოლოგიების განვითარება საკმაოდ დიდი ხნის წინ დაიწყო, უკვე 1957 წელს, როდესაც შეიქმნა პირველი ექსპერიმენტული ავტომატური მართვის სისტემა სამგზავრო მატარებლებისთვის. სარკინიგზო ტრანსპორტის ავტომატიზაციის დონეებს შორის განსხვავების გასაგებად, დაინერგა გრადაცია, რომელიც განსაზღვრულია IEC-62290-1 სტანდარტში. საგზაო ტრანსპორტისგან განსხვავებით, სარკინიგზო ტრანსპორტს აქვს 4 ხარისხის ავტომატიზაცია, რაც ნაჩვენებია სურათზე 1.

სურათი 1. ავტომატიზაციის ხარისხები IEC-62290-ის მიხედვით

რუსეთის რკინიგზის ქსელში მომუშავე თითქმის ყველა მატარებელი აღჭურვილია ავტომატიზაციის 1 დონის შესაბამისი უსაფრთხოების მოწყობილობით. 2 წელზე მეტია, რაც წარმატებით მუშაობს რუსეთის სარკინიგზო ქსელში მატარებლები 20 წელზე მეტი ხნის განმავლობაში, აღჭურვილია რამდენიმე ათასი ლოკომოტივი. ეს დონე ხორციელდება წევის კონტროლისა და დამუხრუჭების ალგორითმების მეშვეობით მოცემულ მარშრუტზე მატარებლის ენერგეტიკულად ოპტიმალური მართვისთვის, ლიანდაგის სქემებიდან ინდუქციური არხის მეშვეობით მიღებული ავტომატური ლოკომოტივის სასიგნალო სისტემების განრიგისა და წაკითხვის გათვალისწინებით. მე-2 დონის გამოყენება ამცირებს მძღოლის დაღლილობას და უზრუნველყოფს სარგებელს ენერგიის მოხმარებაში და გრაფიკის შესრულების სიზუსტეში.

მე-3 დონე ითვალისწინებს მძღოლის შესაძლო არარსებობას სალონში, რაც მოითხოვს ტექნიკური ხედვის სისტემის დანერგვას.

დონე 4 ითვალისწინებს მძღოლის სრულ არარსებობას ბორტზე, რაც მოითხოვს ლოკომოტივის (ელექტრო მატარებლის) დიზაინის მნიშვნელოვან ცვლილებას. მაგალითად, ბორტზე არის ამომრთველები, რომლებიც არ აღდგება, თუ ბორტზე მყოფი პირის გარეშე გამორთვა.

ამჟამად მე-3 და მე-4 დონის მიღწევის პროექტებს ახორციელებენ მსოფლიოში წამყვანი კომპანიები, როგორიცაა Siemens, Alstom, Thales, SNCF, SBB და სხვა.

Siemens-მა თავისი პროექტი უმართავი ტრამვაის სფეროში 2018 წლის სექტემბერში Innotrans-ის გამოფენაზე წარადგინა. ეს ტრამვაი ფუნქციონირებს პოტსდამში GoA3 ავტომატიზაციის დონით 2018 წლიდან.

სურათი 2 Siemens-ის ტრამვაი
2019 წელს Siemens-მა უპილოტო მარშრუტის სიგრძე 2-ჯერ გაზარდა.
რუსეთის რკინიგზა იყო ერთ-ერთი პირველი მსოფლიოში, რომელმაც დაიწყო უპილოტო სარკინიგზო მანქანების განვითარება. ამრიგად, 2015 წელს ლუჟსკაიას სადგურზე დაიწყო პროექტი 3 შუნტირებადი ლოკომოტივის მოძრაობის ავტომატიზაციისთვის, სადაც NIIAS სს მოქმედებდა როგორც პროექტის ინტეგრატორი და ძირითადი ტექნოლოგიების შემქმნელი.

უპილოტო ლოკომოტივის შექმნა რთული, რთული პროცესია, რომელიც შეუძლებელია სხვა კომპანიებთან თანამშრომლობის გარეშე. ამრიგად, ლუჟსკაიას სადგურზე, სს NIIAS-თან ერთად, მონაწილეობენ შემდეგი კომპანიები:

• სს „VNIKTI“ ბორტზე კონტროლის სისტემის შემუშავების თვალსაზრისით;
• Siemens – კეხის მუშაობის ავტომატიზაციის (MSR-32 სისტემა) და მანქანების ბიძგების მუშაობის ავტომატიზაციის თვალსაზრისით;
• სს რადიოავიონიკა მიკროპროცესორული ცენტრალიზაციის სისტემების თვალსაზრისით, რომლებიც აკონტროლებენ გადამრთველებს და შუქნიშნებს;
• PKB CT – სიმულატორის შექმნა;
• სს რუსეთის რკინიგზა პროექტის კოორდინატორად.

პირველ ეტაპზე ამოცანა იყო საგზაო მოძრაობის ავტომატიზაციის მე-2 დონის მიღწევა, როდესაც მძღოლი, შუნტირების სამუშაოების ორგანიზების ნორმალურ პირობებში, არ იყენებს ლოკომოტივის კონტროლს.

ჩვეულებრივი შუნტირების ლოკომოტივების მუშაობისას, მოძრაობის კონტროლი ხორციელდება დისპეჩერიდან მძღოლზე ხმოვანი ბრძანებების გადაცემით შესაბამისი მარშრუტების დაყენებით (გადამრთველების გადაადგილება, შუქნიშნების ჩართვა).

მე-2 დონის ავტომატიზაციაზე გადასვლისას, მთელი ხმოვანი კომუნიკაცია შეიცვალა ციფრული უსაფრთხო რადიო არხით გადაცემული ბრძანებების სისტემით. ტექნიკურად, ლუჟსკაიას სადგურზე შუნტირების ლოკომოტივების კონტროლი აშენდა:

• სადგურის ერთიანი ციფრული მოდელი;
• შუნტირებადი ლოკომოტივების მოძრაობის კონტროლის ოქმი (ბრძანებების გაგზავნისა და შესრულების მონიტორინგისთვის);
• ელექტრულ ცენტრალიზაციის სისტემასთან ურთიერთქმედება მოცემული მარშრუტების, ისრების პოზიციისა და სიგნალების შესახებ ინფორმაციის მისაღებად;
• შუნტირებადი ლოკომოტივების პოზიციონირების სისტემები;
• საიმედო ციფრული რადიო კომუნიკაციები.

2017 წლისთვის, 3 TEM-7A შუნტირებადი ლოკომოტივი მუშაობდა დროის 95% ლუჟსკაიას სადგურზე სრულად ავტომატურ რეჟიმში და ასრულებდა შემდეგ ოპერაციებს:

• ავტომატური მოძრაობა მოცემულ მარშრუტზე;
• ავტომატური წვდომა მანქანებზე;
• ავტომატური შეერთება ვაგონებთან;
• უბიძგებს მანქანებს კეხზე.

2017 წელს ამოქმედდა პროექტი შუნტირების ლოკომოტივების ტექნიკური ხედვის სისტემის შექმნისა და საგანგებო სიტუაციების დროს დისტანციური მართვის დანერგვის შესახებ.

2017 წლის ნოემბერში, სს NIIAS-ის სპეციალისტებმა დააინსტალირეს ტექნიკური ხედვის სისტემის პირველი პროტოტიპი შუნტირებულ ლოკომოტივებზე, რომელიც შედგებოდა რადარებისგან, ლიდარისა და კამერებისგან (სურათი 3).

სურათი 3 ტექნიკური ხედვის სისტემების პირველი ვერსიები

2017 - 2018 წლებში ტექნიკური ხედვის სისტემის ლუგას სადგურზე ტესტების დროს გაკეთდა შემდეგი დასკვნები:

• რადარების გამოყენება დაბრკოლებების აღმოსაჩენად არაპრაქტიკულია, რადგან რკინიგზას აქვს ლითონის ობიექტების მნიშვნელოვანი რაოდენობა კარგი ამრეკლავით. ადამიანების გამოვლენის დიაპაზონი მათ ფონზე არ აღემატება 60-70 მეტრს, გარდა ამისა, რადარებს აქვთ არასაკმარისი კუთხის გარჩევადობა და არის დაახლოებით 1°. ჩვენი დასკვნები შემდგომში დადასტურდა SNCF-ის (ფრანგული რკინიგზის ოპერატორი) კოლეგების ტესტირების შედეგებით.
• ლიდარები ძალიან კარგ შედეგს იძლევა მინიმალური ხმაურით. თოვლის, წვიმის ან ნისლის შემთხვევაში შეინიშნება ობიექტების აღმოჩენის დიაპაზონის არაკრიტიკული შემცირება. თუმცა, 2017 წელს ლიდარები საკმაოდ ძვირი ღირდა, რამაც მნიშვნელოვნად იმოქმედა პროექტის ეკონომიკურ შესრულებაზე.
• კამერები ტექნიკური ხედვის სისტემის აუცილებელი ელემენტია და აუცილებელია აღმოჩენის, ობიექტების კლასიფიკაციისა და დისტანციური მართვის ამოცანების შესასრულებლად. ღამით და რთულ ამინდში მუშაობისთვის აუცილებელია გქონდეთ ინფრაწითელი კამერები ან ტალღის სიგრძის გაფართოებული დიაპაზონის მქონე კამერები, რომლებსაც შეუძლიათ იმუშაონ ახლო ინფრაწითელ დიაპაზონში.

ტექნიკური ხედვის მთავარი ამოცანაა გზაზე დაბრკოლებების და სხვა ობიექტების აღმოჩენა და რადგან მოძრაობა ხორციელდება ტრასის გასწვრივ, აუცილებელია მისი აღმოჩენა.

სურათი 4. მრავალკლასიანი სეგმენტაციის მაგალითი (ლიანდაგი, მანქანები) და ბილიკის ღერძის განსაზღვრა ბინარული ნიღბის გამოყენებით

ნახაზი 4 გვიჩვენებს ჭუჭყის გამოვლენის მაგალითს. ისრების გასწვრივ მოძრაობის მარშრუტის ცალსახად დასადგენად, გამოიყენება აპრიორი ინფორმაცია ისრის და შუქნიშნის პოზიციის შესახებ, რომელიც გადაცემულია ციფრული რადიო არხის საშუალებით ელექტრული ცენტრალიზაციის სისტემიდან. ამჟამად, მსოფლიოს რკინიგზაზე არსებობს ტენდენცია, რომ მიატოვონ შუქნიშანი და გადავიდნენ საკონტროლო სისტემებზე ციფრული რადიო არხის საშუალებით. ეს განსაკუთრებით ეხება მაღალსიჩქარიან მოძრაობას, რადგან 200 კმ/სთ-ზე მეტი სიჩქარის დროს ძნელი ხდება შუქნიშნების შემჩნევა და ამოცნობა. რუსეთში შუქნიშნების გამოყენების გარეშე მუშაობს ორი განყოფილება - მოსკოვის ცენტრალური წრე და ალპიკა-სერვისი - ადლერის ხაზი.

ზამთარში შეიძლება წარმოიშვას სიტუაციები, როდესაც ბილიკი მთლიანად თოვლის საფარშია და ბილიკის ამოცნობა თითქმის შეუძლებელი ხდება, როგორც ეს ნაჩვენებია სურათზე 5.

სურათი 5 თოვლით დაფარული ბილიკის მაგალითი

ამ შემთხვევაში გაუგებარი ხდება აღმოჩენილი ობიექტები ხელს უშლის თუ არა ლოკომოტივის მოძრაობას, ანუ ლიანდაგზე არიან თუ არა. ამ შემთხვევაში, ლუჟსკაიას სადგურზე გამოიყენება სადგურის მაღალი სიზუსტის ციფრული მოდელი და მაღალი სიზუსტის ბორტ სანავიგაციო სისტემა.

უფრო მეტიც, სადგურის ციფრული მოდელი შეიქმნა საბაზისო წერტილების გეოდეზიური გაზომვების საფუძველზე. შემდეგ, მაღალი სიზუსტის პოზიციონირების სისტემით ლოკომოტივების მრავალი გადასასვლელის დამუშავების საფუძველზე, შესრულდა რუკა ყველა ლიანდაგზე.

სურათი 6 ლუჟსკოის სადგურის ბილიკის განვითარების ციფრული მოდელი

ბორტზე პოზიციონირების სისტემის ერთ-ერთი ყველაზე მნიშვნელოვანი პარამეტრია ლოკომოტივის ორიენტაციის (აზიმუტის) გაანგარიშების შეცდომა. ლოკომოტივის ორიენტაცია აუცილებელია მათ მიერ გამოვლენილი სენსორების და ობიექტების სწორი ორიენტაციისთვის. ორიენტაციის კუთხის შეცდომით 1°, ობიექტის კოორდინატებში შეცდომა ბილიკის ღერძთან მიმართებაში 100 მეტრის მანძილზე იქნება 1,7 მეტრი.

სურათი 7 ორიენტაციის შეცდომის ეფექტი გვერდითი კოორდინატის შეცდომაზე

ამიტომ ლოკომოტივის კუთხური ორიენტაციის გაზომვისას მაქსიმალური დასაშვები შეცდომა არ უნდა აღემატებოდეს 0,1°-ს. თავად საბორტო პოზიციონირების სისტემა შედგება ორი ორმაგი სიხშირის სანავიგაციო მიმღებისგან RTK რეჟიმში, რომელთა ანტენები განლაგებულია ლოკომოტივის მთელ სიგრძეზე, რათა შექმნან გრძელი ბაზის, დახშობის ინერციული სანავიგაციო სისტემა და კავშირი ბორბლის სენსორებთან (ოდომეტრებთან). შუნტირებადი ლოკომოტივის კოორდინატების განსაზღვრისას სტანდარტული გადახრა არის არაუმეტეს 5 სმ.

გარდა ამისა, ლუჟსკაიას სადგურზე ჩატარდა კვლევა SLAM ტექნოლოგიების (lidar და ვიზუალური) გამოყენების შესახებ დამატებითი მდებარეობის მონაცემების მისაღებად.
შედეგად, ლუჟსკაიას სადგურზე შუნტირების ლოკომოტივებისთვის სარკინიგზო ლიანდაგის განსაზღვრა ხორციელდება ლიანდაგის ამოცნობისა და პოზიციონირებაზე დაფუძნებული ციფრული ლიანდაგის მოდელის მონაცემების კომბინაციით.

დაბრკოლებების გამოვლენა ასევე ხორციელდება რამდენიმე გზით:

• ლიდარის მონაცემები;
• სტერეო ხედვის მონაცემები;
• ნერვული ქსელების მუშაობა.

მონაცემთა ერთ-ერთი მთავარი წყაროა ლიდარები, რომლებიც წარმოქმნიან წერტილების ღრუბელს ლაზერული სკანირებით. გამოყენებული ალგორითმები ძირითადად იყენებენ მონაცემთა კლასტერიზაციის კლასიკურ ალგორითმებს. კვლევის ფარგლებში შემოწმებულია ნერვული ქსელების გამოყენების ეფექტურობა ლიდარის წერტილების კლასტერიზაციისთვის, ასევე ლიდარის მონაცემებისა და ვიდეოკამერებიდან მიღებული მონაცემების ერთობლივი დამუშავებისთვის. სურათი 8 გვიჩვენებს ლიდარის მონაცემების მაგალითს (სხვადასხვა რეფლექსურობის მქონე წერტილების ღრუბელი), რომელიც აჩვენებს ადამიანის მანეკენს ვაგონის ფონზე ლუჟსკაიას სადგურზე.

სურათი 8. ლიდარის მონაცემების მაგალითი ლუჟსკოის სადგურზე

სურათი 9 გვიჩვენებს რთული ფორმის მანქანიდან კლასტერის იდენტიფიკაციის მაგალითს ორი განსხვავებული ლიდარის მონაცემების გამოყენებით.

სურათი 9. ლიდარის მონაცემების ინტერპრეტაციის მაგალითი კლასტერის სახით ბუნკერის მანქანიდან

ცალკე, აღსანიშნავია, რომ ბოლო დროს ლიდარების ღირებულება დაეცა თითქმის სიდიდის ბრძანებით და გაიზარდა მათი ტექნიკური მახასიათებლები. ეჭვგარეშეა, რომ ეს ტენდენცია გაგრძელდება. ლუჟსკაიას სადგურზე გამოყენებული ლიდარების მიერ ობიექტების აღმოჩენის დიაპაზონი დაახლოებით 150 მეტრია.

სტერეო კამერა, რომელიც იყენებს სხვადასხვა ფიზიკურ პრინციპს, ასევე გამოიყენება დაბრკოლებების აღმოსაჩენად.

სურათი 10. უთანასწორობის რუკა სტერეო წყვილიდან და აღმოჩენილი კლასტერებიდან

ნახაზი 10 გვიჩვენებს სტერეო კამერის მონაცემების მაგალითს ბოძების, ტრასების ყუთების და მანქანის ამოცნობით.

დამუხრუჭებისთვის საკმარის მანძილზე წერტილოვანი ღრუბლის საკმარისი სიზუსტის მისაღებად აუცილებელია მაღალი გარჩევადობის კამერების გამოყენება. გამოსახულების ზომის გაზრდა ზრდის უთანასწორობის რუკის მოპოვების გამოთვლით ღირებულებას. დაკავებული რესურსებისა და სისტემის რეაგირების დროის აუცილებელი პირობების გამო, აუცილებელია მუდმივად შემუშავდეს და გამოსცადო ალგორითმები და მიდგომები ვიდეო კამერებიდან სასარგებლო მონაცემების ამოსაღებად.

ალგორითმების ტესტირებისა და გადამოწმების ნაწილი ხორციელდება რკინიგზის სიმულატორის გამოყენებით, რომელსაც ამუშავებს PKB TsT სს NIIAS-თან ერთად. მაგალითად, სურათი 11 გვიჩვენებს სიმულატორის გამოყენებას სტერეო კამერის ალგორითმების მუშაობის შესამოწმებლად.

სურათი 11. A, B - მარცხენა და მარჯვენა ჩარჩოები სიმულატორიდან; B – სტერეო კამერიდან მონაცემების რეკონსტრუქციის ზედა ხედი; D - სტერეო კამერის სურათების რეკონსტრუქცია სიმულატორიდან.

ნერვული ქსელების მთავარი ამოცანაა ადამიანების, მანქანების აღმოჩენა და მათი კლასიფიკაცია.
მძიმე ამინდის პირობებში მუშაობისთვის სს NIIAS-ის სპეციალისტებმა ასევე ჩაატარეს ტესტები ინფრაწითელი კამერების გამოყენებით.

სურათი 12. მონაცემები IR კამერიდან

ყველა სენსორიდან მიღებული მონაცემები ინტეგრირებულია ასოციაციის ალგორითმების საფუძველზე, სადაც ფასდება დაბრკოლებების (ობიექტების) არსებობის ალბათობა.

უფრო მეტიც, ტრასაზე მყოფი ყველა ობიექტი არ არის დაბრკოლება; შუნტირების ოპერაციების შესრულებისას ლოკომოტივი ავტომატურად უნდა დაუკავშირდეს მანქანებს.

სურათი 13. მანქანისადმი მიდგომის ვიზუალიზაციის მაგალითი სხვადასხვა სენსორების მიერ დაბრკოლებების გამოვლენით

უპილოტო შუნტირების ლოკომოტივების მუშაობისას ძალზე მნიშვნელოვანია სწრაფად გაიგოთ რა ხდება აღჭურვილობასთან და რა მდგომარეობაშია იგი. ასევე შესაძლებელია სიტუაციები, როდესაც ლოკომოტივის წინ ჩნდება ცხოველი, როგორიცაა ძაღლი. საბორტო ალგორითმები ავტომატურად აჩერებენ ლოკომოტივს, მაგრამ რა უნდა გააკეთოს შემდეგ, თუ ძაღლი გზას არ გადაუხვევს?

ბორტზე სიტუაციის მონიტორინგისთვის და საგანგებო სიტუაციების შემთხვევაში გადაწყვეტილების მისაღებად, შემუშავებულია სტაციონარული დისტანციური მართვის და მონიტორინგის პანელი, რომელიც შექმნილია სადგურზე ყველა უპილოტო ლოკომოტივთან მუშაობისთვის. ლუჟსკაიას სადგურზე ის მდებარეობს EC პოსტზე.

სურათი 14 დისტანციური მართვა და მონიტორინგი

ლუჟსკოის სადგურზე მე-14 სურათზე ნაჩვენები მართვის პანელი აკონტროლებს სამი შუნტირების ლოკომოტივის მუშაობას. საჭიროების შემთხვევაში, ამ დისტანციური მართვის გამოყენებით შეგიძლიათ მართოთ ერთ-ერთი დაკავშირებული ლოკომოტივი ინფორმაციის რეალურ დროში გადაცემით (დაყოვნება არაუმეტეს 300 ms, რადიო არხის საშუალებით მონაცემთა გადაცემის გათვალისწინებით).

ფუნქციური უსაფრთხოების საკითხები

უპილოტო ლოკომოტივების დანერგვისას ყველაზე მნიშვნელოვანი საკითხია ფუნქციონალური უსაფრთხოების საკითხი, რომელიც განსაზღვრულია IEC 61508 სტანდარტებით „უსაფრთხოებასთან დაკავშირებული ელექტრული, ელექტრონული, პროგრამირებადი ელექტრონული სისტემების ფუნქციონალური უსაფრთხოება“ (EN50126, EN50128, EN50129), GOST 33435-2015. სარკინიგზო მოძრავი შემადგენლობის კონტროლის, მონიტორინგისა და უსაფრთხოებისთვის“.

ბორტზე უსაფრთხოების მოწყობილობების მოთხოვნების შესაბამისად, უსაფრთხოების მთლიანობის დონე 4 (SIL4) უნდა იყოს მიღწეული.

SIL-4 დონის შესასრულებლად, ყველა არსებული ლოკომოტივის უსაფრთხოების მოწყობილობა აგებულია უმრავლესობის ლოგიკის გამოყენებით, სადაც გამოთვლები ხორციელდება პარალელურად ორ არხზე (ან მეტზე) და შედეგები შედარებულია გადაწყვეტილების მისაღებად.

უპილოტო შუნტირების ლოკომოტივებზე სენსორების მონაცემების დამუშავების გამოთვლითი განყოფილება ასევე აგებულია ორარხიანი სქემის გამოყენებით საბოლოო შედეგის შედარებით.

მხედველობის სენსორების გამოყენება, მუშაობა სხვადასხვა ამინდის პირობებში და სხვადასხვა გარემოში მოითხოვს ახალ მიდგომას უპილოტო მანქანების უსაფრთხოების დადასტურების საკითხთან დაკავშირებით.

2019 წელს ISO/PAS 21448 სტანდარტი „საგზაო მანქანები. განსაზღვრული ფუნქციების უსაფრთხოება (SOTIF). ამ სტანდარტის ერთ-ერთი მთავარი პრინციპია სცენარის მიდგომა, რომელიც იკვლევს სისტემის ქცევას სხვადასხვა გარემოებებში. სცენარების საერთო რაოდენობა წარმოადგენს უსასრულობას. დიზაინის მთავარი გამოწვევა არის 2 და 3 რეგიონების მინიმიზაცია, რომლებიც წარმოადგენენ ცნობილ სახიფათო სცენარებს და უცნობი სახიფათო სცენარებს.

ნახაზი 15 სცენარების ტრანსფორმაცია განვითარების შედეგად

როგორც ამ მიდგომის გამოყენების ნაწილი, სს NIIAS-ის სპეციალისტებმა გააანალიზეს 2017 წლიდან ექსპლუატაციის დაწყებიდან მოყოლებული ყველა წარმოქმნილი სიტუაცია (სცენარი). ზოგიერთი სიტუაცია, რომელიც ძნელია რეალურ ოპერაციაში, შემუშავებულია PKB CT სიმულატორის გამოყენებით.

მარეგულირებელი საკითხები

იმისათვის, რომ მართლაც მთლიანად გადავიდეს სრულად ავტომატურ კონტროლზე ლოკომოტივის სალონში მძღოლის ყოფნის გარეშე, ასევე აუცილებელია მარეგულირებელი საკითხების მოგვარება.

ამ დროისთვის, სს რუსეთის რკინიგზამ დაამტკიცა სამუშაოების განხორციელების განრიგი მარეგულირებელ მხარდაჭერაზე ავტომატურ რეჟიმში სარკინიგზო მოძრავი შემადგენლობის კონტროლის სისტემების განხორციელების ღონისძიებების განხორციელების მიზნით. ერთ-ერთი უმნიშვნელოვანესი საკითხია რეგლამენტის განახლება სამსახურებრივი გამოძიებისა და სატრანსპორტო ინციდენტების აღრიცხვის შესახებ, რამაც გამოიწვია ზიანი მიაყენა მოქალაქეების სიცოცხლეს ან ჯანმრთელობას, რომელიც არ არის დაკავშირებული სარკინიგზო ტრანსპორტში წარმოებასთან. ამ გეგმის შესაბამისად, 2021 წელს უნდა შემუშავდეს და დამტკიცდეს უპილოტო სარკინიგზო მანქანების მუშაობის მარეგულირებელი დოკუმენტების პაკეტი.

Afterword

ამ დროისთვის, ლუჟსკაიას სადგურზე მომუშავე უპილოტო შუნტირების ლოკომოტივების სამყაროში ანალოგი არ არსებობს. სპეციალისტები საფრანგეთიდან (კომპანია SNCF), გერმანიიდან, ჰოლანდიიდან (კომპანია Prorail), ბელგიიდან (კომპანია Lineas) გაეცნენ განვითარებულ საკონტროლო სისტემას 2018-2019 წლებში და დაინტერესდნენ მსგავსი სისტემების დანერგვით. სს NIIAS-ის ერთ-ერთი მთავარი ამოცანაა ფუნქციონირების გაფართოება და შექმნილი მართვის სისტემის გამეორება როგორც რუსეთის რკინიგზაზე, ასევე უცხოური კომპანიებისთვის.

ამჟამად სს რუსეთის რკინიგზა ასევე ხელმძღვანელობს უპილოტო ელექტრომატარებლების „ლასტოჩკას“ განვითარების პროექტს. სურათი 16 გვიჩვენებს ES2G Lastochka ელექტრო მატარებლის პროტოტიპის ავტომატური მართვის სისტემის დემონსტრირებას 2019 წლის აგვისტოში ფარგლებში. International Railway Salon space 1520 "PRO//Movement.Expo".

სურათი 16. უპილოტო ელექტრომატარებლის მუშაობის დემონსტრირება MCC-ზე

უპილოტო ელექტრომატარებლის შექმნა ბევრად უფრო რთული ამოცანაა მაღალი სიჩქარის, მნიშვნელოვანი დამუხრუჭების მანძილისა და გაჩერების წერტილებში მგზავრების უსაფრთხო ჩასხდომის/ჩამოსვლის უზრუნველყოფის გამო. ამჟამად MCC-ში ტესტირება აქტიურად მიმდინარეობს. ამ პროექტის შესახებ სიუჟეტის გამოქვეყნება უახლოეს მომავალში იგეგმება.

წყარო: www.habr.com