ರೈಲ್ವೆ ಸಾರಿಗೆಯಲ್ಲಿ ಮಾನವರಹಿತ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ

ರೈಲ್ವೆಯಲ್ಲಿ ಮಾನವರಹಿತ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯು ಬಹಳ ಹಿಂದೆಯೇ ಪ್ರಾರಂಭವಾಯಿತು, ಈಗಾಗಲೇ 1957 ರಲ್ಲಿ, ಪ್ರಯಾಣಿಕರ ರೈಲುಗಳಿಗೆ ಮೊದಲ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ರಚಿಸಿದಾಗ. ರೈಲ್ವೆ ಸಾರಿಗೆಗಾಗಿ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಮಟ್ಟಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, IEC-62290-1 ಮಾನದಂಡದಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಒಂದು ಹಂತವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಲಾಗಿದೆ. ರಸ್ತೆ ಸಾರಿಗೆಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ರೈಲ್ವೆ ಸಾರಿಗೆಯು 4 ಡಿಗ್ರಿ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡಿದ್ದು, ಚಿತ್ರ 1 ರಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಚಿತ್ರ 1. IEC-62290 ಪ್ರಕಾರ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಪದವಿಗಳು

ರಷ್ಯಾದ ರೈಲ್ವೆ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಬಹುತೇಕ ಎಲ್ಲಾ ರೈಲುಗಳು ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಹಂತ 1 ಗೆ ಅನುಗುಣವಾದ ಸುರಕ್ಷತಾ ಸಾಧನವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಆಟೋಮೇಷನ್ ಹಂತ 2 ರೊಂದಿಗಿನ ರೈಲುಗಳು ರಷ್ಯಾದ ರೈಲ್ವೆ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ನಲ್ಲಿ 20 ವರ್ಷಗಳಿಗೂ ಹೆಚ್ಚು ಕಾಲ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿವೆ; ಹಲವಾರು ಸಾವಿರ ಲೋಕೋಮೋಟಿವ್‌ಗಳನ್ನು ಸಜ್ಜುಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್‌ಗಳಿಂದ ಅನುಗಮನದ ಚಾನಲ್ ಮೂಲಕ ಸ್ವೀಕರಿಸಿದ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಲೊಕೊಮೊಟಿವ್ ಸಿಗ್ನಲಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ ಮತ್ತು ವಾಚನಗೋಷ್ಠಿಯನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಂಡು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾರ್ಗದಲ್ಲಿ ರೈಲಿನ ಶಕ್ತಿ-ಸೂಕ್ತ ಚಾಲನೆಗಾಗಿ ಎಳೆತ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ಬ್ರೇಕಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ಈ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹಂತ 2 ರ ಬಳಕೆಯು ಚಾಲಕ ಆಯಾಸವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಶಕ್ತಿಯ ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಯ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ನಿಖರತೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಹಂತ 3 ಕ್ಯಾಬ್ನಲ್ಲಿ ಚಾಲಕನ ಸಂಭವನೀಯ ಅನುಪಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ತಾಂತ್ರಿಕ ದೃಷ್ಟಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಅನುಷ್ಠಾನದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.

4 ನೇ ಹಂತವು ಮಂಡಳಿಯಲ್ಲಿ ಚಾಲಕನ ಸಂಪೂರ್ಣ ಅನುಪಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಲೋಕೋಮೋಟಿವ್ (ವಿದ್ಯುತ್ ರೈಲು) ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಬದಲಾವಣೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮಂಡಳಿಯಲ್ಲಿ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ ಬ್ರೇಕರ್‌ಗಳಿವೆ, ಅದು ಮಂಡಳಿಯಲ್ಲಿ ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿ ಇಲ್ಲದೆ ಟ್ರಿಪ್ ಮಾಡಿದರೆ ಮರುಹೊಂದಿಸಲು ಅಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಸ್ತುತ, 3 ಮತ್ತು 4 ಹಂತಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸುವ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ವದ ಪ್ರಮುಖ ಕಂಪನಿಗಳಾದ ಸೀಮೆನ್ಸ್, ಅಲ್ಸ್ಟಾಮ್, ಥೇಲ್ಸ್, SNCF, SBB ಮತ್ತು ಇತರವುಗಳಿಂದ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ.

ಸೀಮೆನ್ಸ್ ತನ್ನ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಚಾಲಕರಹಿತ ಟ್ರಾಮ್‌ಗಳ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಸೆಪ್ಟೆಂಬರ್ 2018 ರಲ್ಲಿ ಇನ್ನೋಟ್ರಾನ್ಸ್ ಪ್ರದರ್ಶನದಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಿತು. ಈ ಟ್ರಾಮ್ 3 ರಿಂದ GoA2018 ಆಟೊಮೇಷನ್ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಪಾಟ್ಸ್‌ಡ್ಯಾಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದೆ.

ಚಿತ್ರ 2 ಸೀಮೆನ್ಸ್ ಟ್ರಾಮ್
2019 ರಲ್ಲಿ, ಸೀಮೆನ್ಸ್ ಮಾನವರಹಿತ ಮಾರ್ಗದ ಉದ್ದವನ್ನು 2 ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚಿಸಿದೆ.
ಮಾನವ ರಹಿತ ರೈಲ್ವೇ ವಾಹನಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದ ವಿಶ್ವದ ಮೊದಲ ಕಂಪನಿಗಳಲ್ಲಿ ರಷ್ಯಾದ ರೈಲ್ವೆ ಕಂಪನಿಯು ಒಂದಾಗಿದೆ. ಹೀಗಾಗಿ, 2015 ರಲ್ಲಿ ಲುಜ್ಸ್ಕಯಾ ನಿಲ್ದಾಣದಲ್ಲಿ, 3 ಶಂಟಿಂಗ್ ಲೋಕೋಮೋಟಿವ್‌ಗಳ ಚಲನೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲು ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲಾಯಿತು, ಅಲ್ಲಿ NIIAS JSC ಯೋಜನಾ ಸಂಯೋಜಕ ಮತ್ತು ಮೂಲ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಡೆವಲಪರ್ ಆಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಿತು.

ಮಾನವರಹಿತ ಲೋಕೋಮೋಟಿವ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಒಂದು ಸಂಕೀರ್ಣ, ಸಂಕೀರ್ಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದ್ದು ಅದು ಇತರ ಕಂಪನಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಹಕಾರವಿಲ್ಲದೆ ಅಸಾಧ್ಯವಾಗಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಲುಜ್ಸ್ಕಯಾ ನಿಲ್ದಾಣದಲ್ಲಿ, JSC NIIAS ಜೊತೆಗೆ, ಈ ಕೆಳಗಿನ ಕಂಪನಿಗಳು ಭಾಗವಹಿಸುತ್ತವೆ:

• ಆನ್-ಬೋರ್ಡ್ ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ JSC "VNIKTI";
• ಸೀಮೆನ್ಸ್ - ಹಂಪ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು (MSR-32 ಸಿಸ್ಟಮ್) ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವ ಮತ್ತು ತಳ್ಳುವ ಕಾರುಗಳ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ;
• ಸ್ವಿಚ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಟ್ರಾಫಿಕ್ ದೀಪಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಮೈಕ್ರೊಪ್ರೊಸೆಸರ್ ಕೇಂದ್ರೀಕರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ JSC ರೇಡಿಯೊವಿಯಾನಿಕ್ಸ್;
• PKB CT - ಸಿಮ್ಯುಲೇಟರ್ ರಚನೆ;
• ಯೋಜನೆಯ ಸಂಯೋಜಕರಾಗಿ JSC ರಷ್ಯನ್ ರೈಲ್ವೇಸ್.

ಮೊದಲ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಹಂತ 2 ಅನ್ನು ಸಾಧಿಸುವುದು ಕಾರ್ಯವಾಗಿತ್ತು, ಚಾಲಕ, ಶಂಟಿಂಗ್ ಕೆಲಸವನ್ನು ಸಂಘಟಿಸಲು ಸಾಮಾನ್ಯ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ, ಲೊಕೊಮೊಟಿವ್ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸದಿದ್ದಾಗ.

ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಶಂಟಿಂಗ್ ಲೋಕೋಮೋಟಿವ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಾಗ, ಸೂಕ್ತವಾದ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವುದರೊಂದಿಗೆ (ಸ್ವಿಚ್‌ಗಳನ್ನು ಚಲಿಸುವುದು, ಟ್ರಾಫಿಕ್ ದೀಪಗಳನ್ನು ಆನ್ ಮಾಡುವುದು) ರವಾನೆದಾರರಿಂದ ಚಾಲಕನಿಗೆ ಧ್ವನಿ ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ರವಾನಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಂಚಾರ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಹಂತ 2 ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡಾಗ, ಎಲ್ಲಾ ಧ್ವನಿ ಸಂವಹನವನ್ನು ಡಿಜಿಟಲ್ ಸುರಕ್ಷಿತ ರೇಡಿಯೊ ಚಾನೆಲ್ ಮೂಲಕ ರವಾನೆಯಾಗುವ ಆಜ್ಞೆಗಳ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಿಂದ ಬದಲಾಯಿಸಲಾಯಿತು. ತಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ, ಲುಜ್ಸ್ಕಯಾ ನಿಲ್ದಾಣದಲ್ಲಿ ಶಂಟಿಂಗ್ ಲೋಕೋಮೋಟಿವ್‌ಗಳ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಇದರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ:

• ನಿಲ್ದಾಣದ ಏಕೀಕೃತ ಡಿಜಿಟಲ್ ಮಾದರಿ;
• ಶಂಟಿಂಗ್ ಲೋಕೋಮೋಟಿವ್‌ಗಳ ಚಲನೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ (ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು);
• ನೀಡಿರುವ ಮಾರ್ಗಗಳು, ಬಾಣಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಕೇತಗಳ ಸ್ಥಾನದ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು ವಿದ್ಯುತ್ ಕೇಂದ್ರೀಕರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ;
• ಶಂಟಿಂಗ್ ಲೋಕೋಮೋಟಿವ್‌ಗಳಿಗೆ ಸ್ಥಾನಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು;
• ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಡಿಜಿಟಲ್ ರೇಡಿಯೋ ಸಂವಹನ.

2017 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, 3 TEM-7A ಶಂಟಿಂಗ್ ಲೋಕೋಮೋಟಿವ್‌ಗಳು ಲುಜ್ಸ್ಕಯಾ ನಿಲ್ದಾಣದಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ 95% ಸಮಯವನ್ನು ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತವೆ, ಈ ಕೆಳಗಿನ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ:

• ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾರ್ಗದಲ್ಲಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಚಲನೆ;
• ಕಾರುಗಳಿಗೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪ್ರವೇಶ;
• ವ್ಯಾಗನ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಜೋಡಣೆ;
• ಹಂಪ್ ಮೇಲೆ ಕಾರುಗಳನ್ನು ತಳ್ಳುವುದು.

2017 ರಲ್ಲಿ, ಲೋಕೋಮೋಟಿವ್‌ಗಳನ್ನು ಶಂಟಿಂಗ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ತುರ್ತು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ರಿಮೋಟ್ ಕಂಟ್ರೋಲ್ ಅನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಲು ತಾಂತ್ರಿಕ ದೃಷ್ಟಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲಾಯಿತು.

ನವೆಂಬರ್ 2017 ರಲ್ಲಿ, JSC NIIAS ನ ತಜ್ಞರು ರಾಡಾರ್‌ಗಳು, ಲೈಡಾರ್ ಮತ್ತು ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಶಂಟಿಂಗ್ ಲೋಕೋಮೋಟಿವ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ತಾಂತ್ರಿಕ ದೃಷ್ಟಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮೊದಲ ಮೂಲಮಾದರಿಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿದರು (ಚಿತ್ರ 3).

ಚಿತ್ರ 3 ತಾಂತ್ರಿಕ ದೃಷ್ಟಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಮೊದಲ ಆವೃತ್ತಿಗಳು

2017 - 2018 ರಲ್ಲಿ ತಾಂತ್ರಿಕ ದೃಷ್ಟಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಲುಗಾ ನಿಲ್ದಾಣದಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಈ ಕೆಳಗಿನ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ಮಾಡಲಾಯಿತು:

• ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ರಾಡಾರ್‌ಗಳ ಬಳಕೆಯು ಅಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ರೈಲ್ವೆಯು ಉತ್ತಮ ಪ್ರತಿಫಲನದೊಂದಿಗೆ ಗಮನಾರ್ಹ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಲೋಹದ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಅವರ ಹಿನ್ನೆಲೆಯ ವಿರುದ್ಧ ಜನರ ಪತ್ತೆ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯು 60-70 ಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಮೀರುವುದಿಲ್ಲ, ಜೊತೆಗೆ, ರಾಡಾರ್‌ಗಳು ಸಾಕಷ್ಟು ಕೋನೀಯ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಹೊಂದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಸುಮಾರು 1 °. ನಮ್ಮ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ತರುವಾಯ SNCF (ಫ್ರೆಂಚ್ ರೈಲ್ವೇ ಆಪರೇಟರ್) ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಗಳಿಂದ ಪರೀಕ್ಷಾ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಂದ ದೃಢೀಕರಿಸಲಾಯಿತು.
• ಕನಿಷ್ಠ ಶಬ್ದದೊಂದಿಗೆ ಲಿಡಾರ್‌ಗಳು ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. ಹಿಮಪಾತ, ಮಳೆ ಅಥವಾ ಮಂಜಿನ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ವಸ್ತುಗಳ ಪತ್ತೆ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕವಲ್ಲದ ಇಳಿಕೆ ಕಂಡುಬರುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, 2017 ರಲ್ಲಿ, ಲಿಡಾರ್ಗಳು ಸಾಕಷ್ಟು ದುಬಾರಿಯಾಗಿದ್ದವು, ಇದು ಯೋಜನೆಯ ಆರ್ಥಿಕ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಿತು.
• ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು ತಾಂತ್ರಿಕ ದೃಷ್ಟಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಅತ್ಯಗತ್ಯ ಅಂಶವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ, ವಸ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ರಿಮೋಟ್ ಕಂಟ್ರೋಲ್ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ. ರಾತ್ರಿಯಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಹವಾಮಾನ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು, ಅತಿಗೆಂಪು ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು ಅಥವಾ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳನ್ನು ವಿಸ್ತೃತ ತರಂಗಾಂತರದ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿರುವುದು ಅವಶ್ಯಕ, ಅದು ಹತ್ತಿರದ ಅತಿಗೆಂಪು ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.

ತಾಂತ್ರಿಕ ದೃಷ್ಟಿಯ ಮುಖ್ಯ ಕಾರ್ಯವೆಂದರೆ ದಾರಿಯುದ್ದಕ್ಕೂ ಅಡೆತಡೆಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು, ಮತ್ತು ಚಲನೆಯನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ನಡೆಸುವುದರಿಂದ, ಅದನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಅವಶ್ಯಕ.

ಚಿತ್ರ 4. ಬಹು-ವರ್ಗದ ವಿಭಜನೆಯ ಉದಾಹರಣೆ (ಟ್ರ್ಯಾಕ್, ಕಾರುಗಳು) ಮತ್ತು ಬೈನರಿ ಮುಖವಾಡವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಅಕ್ಷದ ನಿರ್ಣಯ

ಚಿತ್ರ 4 ರಟ್ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಬಾಣಗಳ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ಚಲನೆಯ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ನಿಸ್ಸಂದಿಗ್ಧವಾಗಿ ನಿರ್ಧರಿಸಲು, ಬಾಣದ ಸ್ಥಾನ ಮತ್ತು ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಲೈಟ್ ವಾಚನಗೋಷ್ಠಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ವಿದ್ಯುತ್ ಕೇಂದ್ರೀಕರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಿಂದ ಡಿಜಿಟಲ್ ರೇಡಿಯೊ ಚಾನಲ್ ಮೂಲಕ ರವಾನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರಸ್ತುತ, ವಿಶ್ವದ ರೈಲ್ವೆಗಳಲ್ಲಿ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ದೀಪಗಳನ್ನು ತ್ಯಜಿಸಲು ಮತ್ತು ಡಿಜಿಟಲ್ ರೇಡಿಯೊ ಚಾನೆಲ್ ಮೂಲಕ ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುವ ಪ್ರವೃತ್ತಿ ಇದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ವೇಗದ ದಟ್ಟಣೆಗೆ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸತ್ಯವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ 200 ಕಿಮೀ / ಗಂ ವೇಗದಲ್ಲಿ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ದೀಪಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸಲು ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸಲು ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ. ರಶಿಯಾದಲ್ಲಿ, ಟ್ರಾಫಿಕ್ ದೀಪಗಳ ಬಳಕೆಯಿಲ್ಲದೆ ಎರಡು ವಿಭಾಗಗಳು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ - ಮಾಸ್ಕೋ ಸೆಂಟ್ರಲ್ ಸರ್ಕಲ್ ಮತ್ತು ಅಲ್ಪಿಕಾ-ಸೇವೆ - ಆಡ್ಲರ್ ಲೈನ್.

ಚಳಿಗಾಲದಲ್ಲಿ, ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಹಿಮದ ಹೊದಿಕೆಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿದ್ದಾಗ ಸಂದರ್ಭಗಳು ಉದ್ಭವಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಚಿತ್ರ 5 ರಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಿರುವಂತೆ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಅನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಅಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.

ಚಿತ್ರ 5 ಹಿಮದಿಂದ ಆವೃತವಾದ ಟ್ರ್ಯಾಕ್‌ನ ಉದಾಹರಣೆ

ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಪತ್ತೆಯಾದ ವಸ್ತುಗಳು ಲೋಕೋಮೋಟಿವ್‌ನ ಚಲನೆಯನ್ನು ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸುತ್ತವೆಯೇ ಎಂಬುದು ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ, ಅಂದರೆ ಅವು ಟ್ರ್ಯಾಕ್‌ನಲ್ಲಿವೆಯೇ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲವೇ. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಲುಜ್ಸ್ಕಯಾ ನಿಲ್ದಾಣದಲ್ಲಿ, ನಿಲ್ದಾಣದ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರ ಡಿಜಿಟಲ್ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರವಾದ ಆನ್-ಬೋರ್ಡ್ ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಇದಲ್ಲದೆ, ಮೂಲ ಬಿಂದುಗಳ ಜಿಯೋಡೇಟಿಕ್ ಅಳತೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿಲ್ದಾಣದ ಡಿಜಿಟಲ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಂತರ, ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರವಾದ ಸ್ಥಾನಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಂದಿಗೆ ಲೋಕೋಮೋಟಿವ್‌ಗಳ ಅನೇಕ ಮಾರ್ಗಗಳ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಎಲ್ಲಾ ಟ್ರ್ಯಾಕ್‌ಗಳ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲಾಯಿತು.

ಚಿತ್ರ 6 ಲುಜ್ಸ್ಕೊಯ್ ನಿಲ್ದಾಣದ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಡಿಜಿಟಲ್ ಮಾದರಿ

ಆನ್-ಬೋರ್ಡ್ ಪೊಸಿಷನಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗೆ ಪ್ರಮುಖವಾದ ನಿಯತಾಂಕಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಲೊಕೊಮೊಟಿವ್‌ನ ದೃಷ್ಟಿಕೋನ (ಅಜಿಮುತ್) ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವ ದೋಷವಾಗಿದೆ. ಅವುಗಳಿಂದ ಪತ್ತೆಯಾದ ಸಂವೇದಕಗಳು ಮತ್ತು ವಸ್ತುಗಳ ಸರಿಯಾದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನಕ್ಕಾಗಿ ಲೊಕೊಮೊಟಿವ್‌ನ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವು ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ. 1° ಓರಿಯಂಟೇಶನ್ ಕೋನ ದೋಷದೊಂದಿಗೆ, 100 ಮೀಟರ್ ದೂರದಲ್ಲಿರುವ ಮಾರ್ಗದ ಅಕ್ಷಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ವಸ್ತು ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳಲ್ಲಿನ ದೋಷವು 1,7 ಮೀಟರ್ ಆಗಿರುತ್ತದೆ.

ಚಿತ್ರ 7 ಪಾರ್ಶ್ವದ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕ ದೋಷದ ಮೇಲೆ ದೃಷ್ಟಿಕೋನ ದೋಷದ ಪರಿಣಾಮ

ಆದ್ದರಿಂದ, ಲೋಕೋಮೋಟಿವ್‌ನ ಕೋನೀಯ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಅಳೆಯುವಲ್ಲಿ ಗರಿಷ್ಠ ಅನುಮತಿಸುವ ದೋಷವು 0,1° ಮೀರಬಾರದು. ಆನ್‌ಬೋರ್ಡ್ ಸ್ಥಾನೀಕರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು RTK ಮೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಎರಡು ಡ್ಯುಯಲ್-ಫ್ರೀಕ್ವೆನ್ಸಿ ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್ ರಿಸೀವರ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಇವುಗಳ ಆಂಟೆನಾಗಳು ಉದ್ದವಾದ ಬೇಸ್, ಸ್ಟ್ರಾಪ್‌ಡೌನ್ ಜಡತ್ವ ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಮತ್ತು ಚಕ್ರ ಸಂವೇದಕಗಳಿಗೆ (ಓಡೋಮೀಟರ್‌ಗಳು) ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಲೊಕೊಮೊಟಿವ್‌ನ ಸಂಪೂರ್ಣ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ಅಂತರದಲ್ಲಿರುತ್ತವೆ. ಶಂಟಿಂಗ್ ಲೋಕೋಮೋಟಿವ್‌ನ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವಲ್ಲಿ ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನವು 5 ಸೆಂ.ಮೀ ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿಲ್ಲ.

ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಲುಜ್ಸ್ಕಯಾ ನಿಲ್ದಾಣದಲ್ಲಿ, ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸ್ಥಳ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆಯಲು SLAM ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ (ಲಿಡಾರ್ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯ) ಬಳಕೆಯ ಕುರಿತು ಸಂಶೋಧನೆ ನಡೆಸಲಾಯಿತು.
ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಾನೀಕರಣ ಆಧಾರಿತ ಡಿಜಿಟಲ್ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾದರಿ ಡೇಟಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಲುಜ್ಸ್ಕಯಾ ನಿಲ್ದಾಣದಲ್ಲಿ ಷಂಟಿಂಗ್ ಲೋಕೋಮೋಟಿವ್ಗಳಿಗಾಗಿ ರೈಲ್ವೆ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ನ ನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯನ್ನು ಹಲವಾರು ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ:

• ಲಿಡಾರ್ ಡೇಟಾ;
• ಸ್ಟೀರಿಯೋ ದೃಷ್ಟಿ ಡೇಟಾ;
• ನರ ಜಾಲಗಳ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ.

ಡೇಟಾದ ಮುಖ್ಯ ಮೂಲಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಲಿಡಾರ್ ಆಗಿದೆ, ಇದು ಲೇಸರ್ ಸ್ಕ್ಯಾನಿಂಗ್‌ನಿಂದ ಬಿಂದುಗಳ ಮೋಡವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿರುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಪ್ರಧಾನವಾಗಿ ಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಡೇಟಾ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಸಂಶೋಧನೆಯ ಭಾಗವಾಗಿ, ಲಿಡಾರ್ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಕಾರ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ನರಮಂಡಲದ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಜೊತೆಗೆ ಲಿಡಾರ್ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳಿಂದ ಡೇಟಾದ ಜಂಟಿ ಸಂಸ್ಕರಣೆಗಾಗಿ. ಚಿತ್ರ 8 ಲಿಡಾರ್ ಡೇಟಾದ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ (ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರತಿಫಲಿತತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಬಿಂದುಗಳ ಮೋಡ) ಲುಜ್ಸ್ಕಯಾ ನಿಲ್ದಾಣದಲ್ಲಿ ಗಾಡಿಯ ಹಿನ್ನೆಲೆಯಲ್ಲಿ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಮನುಷ್ಯಾಕೃತಿಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ.

ಚಿತ್ರ 8. ಲುಜ್ಸ್ಕೊಯ್ ನಿಲ್ದಾಣದಲ್ಲಿ ಲಿಡಾರ್ ಡೇಟಾದ ಉದಾಹರಣೆ

ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನ ಲಿಡಾರ್‌ಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಂಕೀರ್ಣ-ಆಕಾರದ ಕಾರಿನಿಂದ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಚಿತ್ರ 9 ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.

ಚಿತ್ರ 9. ಹಾಪರ್ ಕಾರಿನಿಂದ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಲಿಡಾರ್ ಡೇಟಾದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದ ಉದಾಹರಣೆ

ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ, ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಲಿಡಾರ್‌ಗಳ ಬೆಲೆ ಬಹುತೇಕ ಪ್ರಮಾಣದ ಕ್ರಮದಿಂದ ಕುಸಿದಿದೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ತಾಂತ್ರಿಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಹೆಚ್ಚಿವೆ ಎಂದು ಗಮನಿಸಬೇಕಾದ ಅಂಶವಾಗಿದೆ. ಈ ಟ್ರೆಂಡ್ ಮುಂದುವರಿಯುವುದರಲ್ಲಿ ಸಂದೇಹವಿಲ್ಲ. ಲುಜ್ಸ್ಕಯಾ ನಿಲ್ದಾಣದಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಲಿಡಾರ್‌ಗಳಿಂದ ವಸ್ತುಗಳ ಪತ್ತೆ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯು ಸುಮಾರು 150 ಮೀಟರ್ ಆಗಿದೆ.

ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ವಿಭಿನ್ನ ಭೌತಿಕ ತತ್ವವನ್ನು ಬಳಸುವ ಸ್ಟಿರಿಯೊ ಕ್ಯಾಮೆರಾವನ್ನು ಸಹ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಚಿತ್ರ 10. ಸ್ಟೀರಿಯೋ ಜೋಡಿ ಮತ್ತು ಪತ್ತೆಯಾದ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳಿಂದ ಅಸಮಾನತೆಯ ನಕ್ಷೆ

ಚಿತ್ರ 10 ಧ್ರುವಗಳು, ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಬಾಕ್ಸ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದರೊಂದಿಗೆ ಸ್ಟೀರಿಯೋ ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಡೇಟಾದ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.

ಬ್ರೇಕಿಂಗ್‌ಗೆ ಸಾಕಷ್ಟು ದೂರದಲ್ಲಿ ಪಾಯಿಂಟ್ ಕ್ಲೌಡ್‌ನ ಸಾಕಷ್ಟು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು, ಹೆಚ್ಚಿನ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಅವಶ್ಯಕ. ಚಿತ್ರದ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದರಿಂದ ಅಸಮಾನತೆಯ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಆಕ್ರಮಿತ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಸಮಯಕ್ಕೆ ಅಗತ್ಯವಾದ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ, ವೀಡಿಯೊ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳಿಂದ ಉಪಯುಕ್ತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ಮತ್ತು ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು ಅವಶ್ಯಕ.

ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆಯ ಭಾಗವನ್ನು ರೈಲ್ವೆ ಸಿಮ್ಯುಲೇಟರ್ ಬಳಸಿ ಕೈಗೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು JSC NIIAS ಜೊತೆಗೆ PKB TsT ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸ್ಟಿರಿಯೊ ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಸಿಮ್ಯುಲೇಟರ್‌ನ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಚಿತ್ರ 11 ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.

ಚಿತ್ರ 11. ಎ, ಬಿ - ಸಿಮ್ಯುಲೇಟರ್ನಿಂದ ಎಡ ಮತ್ತು ಬಲ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು; ಬಿ - ಸ್ಟೀರಿಯೋ ಕ್ಯಾಮರಾದಿಂದ ಡೇಟಾದ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣದ ಉನ್ನತ ನೋಟ; ಡಿ - ಸಿಮ್ಯುಲೇಟರ್‌ನಿಂದ ಸ್ಟಿರಿಯೊ ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಚಿತ್ರಗಳ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣ.

ನರಮಂಡಲದ ಮುಖ್ಯ ಕಾರ್ಯವೆಂದರೆ ಜನರು, ಕಾರುಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು.
ಕಠಿಣ ಹವಾಮಾನ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು, JSC NIIAS ನ ತಜ್ಞರು ಅತಿಗೆಂಪು ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸಿದರು.

ಚಿತ್ರ 12. IR ಕ್ಯಾಮರಾದಿಂದ ಡೇಟಾ

ಎಲ್ಲಾ ಸಂವೇದಕಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಸೋಸಿಯೇಷನ್ ​​ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಅಡೆತಡೆಗಳ (ವಸ್ತುಗಳು) ಅಸ್ತಿತ್ವದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಇದಲ್ಲದೆ, ಟ್ರ್ಯಾಕ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ವಸ್ತುಗಳು ಅಡೆತಡೆಗಳಲ್ಲ; ಶಂಟಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಾಗ, ಲೊಕೊಮೊಟಿವ್ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಕಾರುಗಳೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಯಾಗಬೇಕು.

ಚಿತ್ರ 13. ವಿಭಿನ್ನ ಸಂವೇದಕಗಳಿಂದ ಅಡಚಣೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಮೂಲಕ ಕಾರಿಗೆ ವಿಧಾನದ ದೃಶ್ಯೀಕರಣದ ಉದಾಹರಣೆ

ಮಾನವರಹಿತ ಶಂಟಿಂಗ್ ಲೋಕೋಮೋಟಿವ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಾಗ, ಉಪಕರಣದೊಂದಿಗೆ ಏನಾಗುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ಅದು ಯಾವ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ. ನಾಯಿಯಂತಹ ಪ್ರಾಣಿಯು ಲೋಕೋಮೋಟಿವ್ ಮುಂದೆ ಕಾಣಿಸಿಕೊಂಡಾಗ ಸಂದರ್ಭಗಳು ಸಹ ಸಾಧ್ಯ. ಆನ್‌ಬೋರ್ಡ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಲೊಕೊಮೊಟಿವ್ ಅನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ನಿಲ್ಲಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ನಾಯಿಯು ದಾರಿಯಿಂದ ಹೊರಬರದಿದ್ದರೆ ಮುಂದೆ ಏನು ಮಾಡಬೇಕು?

ಬೋರ್ಡ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ತುರ್ತು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು, ಸ್ಥಾಯಿ ರಿಮೋಟ್ ಕಂಟ್ರೋಲ್ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಫಲಕವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ, ನಿಲ್ದಾಣದಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲಾ ಮಾನವರಹಿತ ಇಂಜಿನ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಲುಜ್ಸ್ಕಯಾ ನಿಲ್ದಾಣದಲ್ಲಿ ಇದು ಇಸಿ ಪೋಸ್ಟ್ನಲ್ಲಿದೆ.

ಚಿತ್ರ 14 ರಿಮೋಟ್ ಕಂಟ್ರೋಲ್ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ

Luzhskoy ನಿಲ್ದಾಣದಲ್ಲಿ, ಚಿತ್ರ 14 ರಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಿರುವ ನಿಯಂತ್ರಣ ಫಲಕವು ಮೂರು ಶಂಟಿಂಗ್ ಲೋಕೋಮೋಟಿವ್ಗಳ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ. ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ, ಈ ರಿಮೋಟ್ ಕಂಟ್ರೋಲ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನೀವು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ರವಾನಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಂಪರ್ಕಿತ ಲೋಕೋಮೋಟಿವ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಬಹುದು (300 ms ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ವಿಳಂಬ ಮಾಡಬೇಡಿ, ರೇಡಿಯೊ ಚಾನಲ್ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾ ಪ್ರಸರಣವನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಂಡು).

ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಸುರಕ್ಷತೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು

ಮಾನವರಹಿತ ಲೋಕೋಮೋಟಿವ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುವಾಗ ಪ್ರಮುಖ ವಿಷಯವೆಂದರೆ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಸುರಕ್ಷತೆಯ ಸಮಸ್ಯೆ, ಇದನ್ನು IEC 61508 ಮಾನದಂಡಗಳಿಂದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ “ಸುರಕ್ಷತೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ವಿದ್ಯುತ್, ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್, ಪ್ರೊಗ್ರಾಮೆಬಲ್ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಸುರಕ್ಷತೆ” (EN50126, EN50128, EN50129), GOST 33435 ರೈಲ್ವೆ ರೋಲಿಂಗ್ ಸ್ಟಾಕ್ ನಿಯಂತ್ರಣ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತೆಗಾಗಿ".

ಆನ್-ಬೋರ್ಡ್ ಸುರಕ್ಷತಾ ಸಾಧನಗಳ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ, ಸುರಕ್ಷತೆಯ ಸಮಗ್ರತೆಯ ಮಟ್ಟ 4 (SIL4) ಅನ್ನು ಸಾಧಿಸಬೇಕು.

SIL-4 ಮಟ್ಟವನ್ನು ಅನುಸರಿಸಲು, ಎಲ್ಲಾ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಲೋಕೋಮೋಟಿವ್ ಸುರಕ್ಷತಾ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಹುಪಾಲು ತರ್ಕವನ್ನು ಬಳಸಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ಎರಡು ಚಾನಲ್‌ಗಳಲ್ಲಿ (ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ) ಸಮಾನಾಂತರವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಹೋಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಮಾನವರಹಿತ ಶಂಟಿಂಗ್ ಲೋಕೋಮೋಟಿವ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸಂವೇದಕಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಘಟಕವನ್ನು ಅಂತಿಮ ಫಲಿತಾಂಶದ ಹೋಲಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಎರಡು-ಚಾನೆಲ್ ಸ್ಕೀಮ್ ಬಳಸಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ.

ದೃಷ್ಟಿ ಸಂವೇದಕಗಳ ಬಳಕೆ, ವಿಭಿನ್ನ ಹವಾಮಾನ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗೆ ಮಾನವರಹಿತ ವಾಹನಗಳ ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸುವ ವಿಷಯಕ್ಕೆ ಹೊಸ ವಿಧಾನದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

2019 ರಲ್ಲಿ, ISO/PAS 21448 ಪ್ರಮಾಣಿತ “ರಸ್ತೆ ವಾಹನಗಳು. ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಕಾರ್ಯಗಳ ಭದ್ರತೆ (SOTIF). ಈ ಮಾನದಂಡದ ಮುಖ್ಯ ತತ್ವಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಸನ್ನಿವೇಶ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ, ಇದು ವಿವಿಧ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ. ಸನ್ನಿವೇಶಗಳ ಒಟ್ಟು ಸಂಖ್ಯೆಯು ಅನಂತತೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ತಿಳಿದಿರುವ ಅಸುರಕ್ಷಿತ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳು ಮತ್ತು ಅಪರಿಚಿತ ಅಸುರಕ್ಷಿತ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಪ್ರದೇಶಗಳು 2 ಮತ್ತು 3 ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು ಮುಖ್ಯ ವಿನ್ಯಾಸದ ಸವಾಲು.

ಚಿತ್ರ 15 ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳ ರೂಪಾಂತರ

ಈ ವಿಧಾನದ ಅನ್ವಯದ ಭಾಗವಾಗಿ, JSC NIIAS ನ ತಜ್ಞರು 2017 ರಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಪ್ರಾರಂಭದಿಂದ ಎಲ್ಲಾ ಉದಯೋನ್ಮುಖ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು (ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು) ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿದ್ದಾರೆ. ನೈಜ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯಲ್ಲಿ ಎದುರಿಸಲು ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು PKB CT ಸಿಮ್ಯುಲೇಟರ್ ಬಳಸಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.

ನಿಯಂತ್ರಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು

ಲೊಕೊಮೊಟಿವ್ ಕ್ಯಾಬಿನ್‌ನಲ್ಲಿ ಚಾಲಕನ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯಿಲ್ಲದೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸಲು, ನಿಯಂತ್ರಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು ಸಹ ಅಗತ್ಯವಾಗಿದೆ.

ಈ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಜೆಎಸ್ಸಿ ರಷ್ಯನ್ ರೈಲ್ವೇಸ್ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ರೈಲ್ವೆ ರೋಲಿಂಗ್ ಸ್ಟಾಕ್ಗಾಗಿ ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕೆ ಕ್ರಮಗಳ ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕೆ ನಿಯಂತ್ರಕ ಬೆಂಬಲದ ಕೆಲಸದ ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕೆ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸಿದೆ. ರೈಲ್ವೇ ಸಾರಿಗೆಯಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸದ ನಾಗರಿಕರ ಜೀವನ ಅಥವಾ ಆರೋಗ್ಯಕ್ಕೆ ಹಾನಿಯುಂಟುಮಾಡುವ ಸಾರಿಗೆ ಘಟನೆಗಳ ಅಧಿಕೃತ ತನಿಖೆ ಮತ್ತು ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ಕುರಿತಾದ ನಿಯಮಾವಳಿಗಳ ನವೀಕರಣವು ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ. ಈ ಯೋಜನೆಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ, 2021 ರಲ್ಲಿ ಮಾನವರಹಿತ ರೈಲ್ವೆ ವಾಹನಗಳ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ದಾಖಲೆಗಳ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಅನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಅನುಮೋದಿಸಬೇಕು.

ನಂತರದ

ಈ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಲುಜ್ಸ್ಕಯಾ ನಿಲ್ದಾಣದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮಾನವರಹಿತ ಶಂಟಿಂಗ್ ಲೋಕೋಮೋಟಿವ್‌ಗಳ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಸಾದೃಶ್ಯಗಳಿಲ್ಲ. ಫ್ರಾನ್ಸ್ (ಎಸ್‌ಎನ್‌ಸಿಎಫ್ ಕಂಪನಿ), ಜರ್ಮನಿ, ಹಾಲೆಂಡ್ (ಪ್ರೊರೈಲ್ ಕಂಪನಿ), ಬೆಲ್ಜಿಯಂ (ಲೀನಿಯಾಸ್ ಕಂಪನಿ) ತಜ್ಞರು 2018-2019ರಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಂದಿಗೆ ಪರಿಚಿತರಾದರು ಮತ್ತು ಇದೇ ರೀತಿಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ. JSC NIIAS ನ ಮುಖ್ಯ ಕಾರ್ಯವೆಂದರೆ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕತೆಯನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ರಷ್ಯಾದ ರೈಲ್ವೆಗಳು ಮತ್ತು ವಿದೇಶಿ ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ರಚಿಸಲಾದ ನಿರ್ವಹಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುವುದು.

ಪ್ರಸ್ತುತ, JSC ರಷ್ಯನ್ ರೈಲ್ವೇಸ್ ಮಾನವರಹಿತ ವಿದ್ಯುತ್ ರೈಲುಗಳು "Lastochka" ಅನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಸಹ ಮುನ್ನಡೆಸುತ್ತಿದೆ. ಚೌಕಟ್ಟಿನೊಳಗೆ ಆಗಸ್ಟ್ 16 ರಲ್ಲಿ ES2G ಲಾಸ್ಟೊಚ್ಕಾ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಿಕ್ ರೈಲಿನ ಮೂಲಮಾದರಿಯ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಪ್ರದರ್ಶನವನ್ನು ಚಿತ್ರ 2019 ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಇಂಟರ್ನ್ಯಾಷನಲ್ ರೈಲ್ವೇ ಸಲೂನ್ ಸ್ಪೇಸ್ 1520 "PRO//Movement.Expo".

ಚಿತ್ರ 16. MCC ಯಲ್ಲಿ ಮಾನವರಹಿತ ವಿದ್ಯುತ್ ರೈಲು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಪ್ರದರ್ಶನ

ಹೆಚ್ಚಿನ ವೇಗ, ಗಮನಾರ್ಹ ಬ್ರೇಕಿಂಗ್ ದೂರಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಯಾಣಿಕರನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸುವ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ ಸುರಕ್ಷಿತ ಬೋರ್ಡಿಂಗ್/ಇಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುವ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಮಾನವರಹಿತ ವಿದ್ಯುತ್ ರೈಲನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಕೆಲಸವಾಗಿದೆ. ಪ್ರಸ್ತುತ, MCC ಯಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿ ನಡೆಯುತ್ತಿದೆ. ಈ ಯೋಜನೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಒಂದು ಕಥೆಯನ್ನು ಮುಂದಿನ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟಿಸಲು ಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಮೂಲ: www.habr.com