ਰੇਲਵੇ ਟਰਾਂਸਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਮਾਨਵ ਰਹਿਤ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦਾ ਵਿਕਾਸ

ਰੇਲਵੇ 'ਤੇ ਮਾਨਵ ਰਹਿਤ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਕਾਫ਼ੀ ਸਮਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਇਆ ਸੀ, ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ 1957 ਵਿੱਚ, ਜਦੋਂ ਯਾਤਰੀ ਰੇਲਾਂ ਲਈ ਪਹਿਲੀ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਬਣਾਈ ਗਈ ਸੀ। ਰੇਲਵੇ ਟ੍ਰਾਂਸਪੋਰਟ ਲਈ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪੱਧਰਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ, ਇੱਕ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, IEC-62290-1 ਸਟੈਂਡਰਡ ਵਿੱਚ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਸੜਕੀ ਆਵਾਜਾਈ ਦੇ ਉਲਟ, ਰੇਲਵੇ ਟ੍ਰਾਂਸਪੋਰਟ ਵਿੱਚ 4 ਡਿਗਰੀ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਹੈ, ਚਿੱਤਰ 1 ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।

ਚਿੱਤਰ 1. IEC-62290 ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਡਿਗਰੀਆਂ

ਰੂਸੀ ਰੇਲਵੇ ਨੈੱਟਵਰਕ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਲਗਭਗ ਸਾਰੀਆਂ ਰੇਲ ਗੱਡੀਆਂ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪੱਧਰ 1 ਦੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਕਰਣ ਨਾਲ ਲੈਸ ਹਨ। ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪੱਧਰ 2 ਵਾਲੀਆਂ ਰੇਲਗੱਡੀਆਂ 20 ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਰੂਸੀ ਰੇਲਵੇ ਨੈੱਟਵਰਕ 'ਤੇ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਚਲਾਈਆਂ ਜਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ; ਕਈ ਹਜ਼ਾਰ ਲੋਕੋਮੋਟਿਵ ਲੈਸ ਹਨ। ਇਹ ਪੱਧਰ ਟਰੈਕ ਸਰਕਟਾਂ ਤੋਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰੇਰਕ ਚੈਨਲ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਲੋਕੋਮੋਟਿਵ ਸਿਗਨਲਿੰਗ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ ਅਤੇ ਰੀਡਿੰਗ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਰੂਟ ਦੇ ਨਾਲ ਰੇਲ ਦੀ ਊਰਜਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਡ੍ਰਾਈਵਿੰਗ ਲਈ ਟ੍ਰੈਕਸ਼ਨ ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਤੇ ਬ੍ਰੇਕਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੁਆਰਾ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਲੈਵਲ 2 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡਰਾਈਵਰ ਦੀ ਥਕਾਵਟ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਊਰਜਾ ਦੀ ਖਪਤ ਅਤੇ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਲਾਭ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਲੈਵਲ 3 ਕੈਬ ਵਿਚ ਡਰਾਈਵਰ ਦੀ ਸੰਭਾਵਿਤ ਗੈਰਹਾਜ਼ਰੀ ਨੂੰ ਮੰਨਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਲਈ ਤਕਨੀਕੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਲੈਵਲ 4 ਬੋਰਡ 'ਤੇ ਡਰਾਈਵਰ ਦੀ ਪੂਰੀ ਗੈਰਹਾਜ਼ਰੀ ਨੂੰ ਮੰਨਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਲਈ ਲੋਕੋਮੋਟਿਵ (ਇਲੈਕਟ੍ਰਿਕ ਟ੍ਰੇਨ) ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਬੋਰਡ 'ਤੇ ਸਰਕਟ ਬ੍ਰੇਕਰ ਹਨ ਜੋ ਬੋਰਡ 'ਤੇ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਟ੍ਰਿਪ ਹੋਣ 'ਤੇ ਰੀਸੈਟ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾਣਗੇ।

ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ, ਪੱਧਰ 3 ਅਤੇ 4 ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿਸ਼ਵ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੀਮੇਂਸ, ਅਲਸਟਮ, ਥੈਲਸ, SNCF, SBB ਅਤੇ ਹੋਰ।

ਸੀਮੇਂਸ ਨੇ ਸਤੰਬਰ 2018 ਵਿੱਚ ਇਨੋਟ੍ਰਾਂਸ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨੀ ਵਿੱਚ ਡਰਾਈਵਰ ਰਹਿਤ ਟਰਾਮਾਂ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਆਪਣਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ। ਇਹ ਟਰਾਮ ਪੋਟਸਡੈਮ ਵਿੱਚ 3 ਤੋਂ GoA2018 ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪੱਧਰ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ।

ਚਿੱਤਰ 2 ਸੀਮੇਂਸ ਟਰਾਮ
2019 ਵਿੱਚ, ਸੀਮੇਂਸ ਨੇ ਮਨੁੱਖ ਰਹਿਤ ਰੂਟ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਨੂੰ 2 ਗੁਣਾ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਧਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
ਰਸ਼ੀਅਨ ਰੇਲਵੇ ਕੰਪਨੀ ਮਨੁੱਖ ਰਹਿਤ ਰੇਲਵੇ ਵਾਹਨਾਂ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਦੁਨੀਆ ਦੀ ਪਹਿਲੀ ਕੰਪਨੀ ਸੀ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, 2015 ਵਿੱਚ ਲੁਜ਼ਸਕਾਇਆ ਸਟੇਸ਼ਨ 'ਤੇ, 3 ਸ਼ੰਟਿੰਗ ਲੋਕੋਮੋਟਿਵਾਂ ਦੀ ਗਤੀ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਾਂਚ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਜਿੱਥੇ NIIAS JSC ਨੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਏਕੀਕਰਣ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸਕਾਰ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਸੀ।

ਮਨੁੱਖ ਰਹਿਤ ਲੋਕੋਮੋਟਿਵ ਬਣਾਉਣਾ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਜੋ ਦੂਜੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਸਹਿਯੋਗ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਅਸੰਭਵ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, Luzhskaya ਸਟੇਸ਼ਨ 'ਤੇ, JSC NIIAS ਦੇ ਨਾਲ, ਹੇਠ ਲਿਖੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਹਿੱਸਾ ਲੈਂਦੀਆਂ ਹਨ:

• ਇੱਕ ਆਨ-ਬੋਰਡ ਕੰਟਰੋਲ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ JSC "VNIKTI";
• ਸੀਮੇਂਸ - ਹੰਪ ਓਪਰੇਸ਼ਨ (MSR-32 ਸਿਸਟਮ) ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪੁਸ਼ਿੰਗ ਕਾਰਾਂ ਦੇ ਸੰਚਾਲਨ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਨ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ;
• ਮਾਈਕ੍ਰੋਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਕੇਂਦਰੀਕਰਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਜੇਐਸਸੀ ਰੇਡੀਓਵਿਓਨਿਕਸ ਜੋ ਸਵਿੱਚਾਂ ਅਤੇ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਲਾਈਟਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ;
• PKB CT - ਇੱਕ ਸਿਮੂਲੇਟਰ ਦੀ ਰਚਨਾ;
• ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟਰ ਵਜੋਂ JSC ਰੂਸੀ ਰੇਲਵੇ

ਪਹਿਲੇ ਪੜਾਅ 'ਤੇ, ਕੰਮ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੇ ਪੱਧਰ 2 ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਸੀ, ਜਦੋਂ ਡਰਾਈਵਰ, ਸ਼ੰਟਿੰਗ ਕੰਮ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਆਮ ਹਾਲਤਾਂ ਵਿਚ, ਲੋਕੋਮੋਟਿਵ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ.

ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਸ਼ੰਟਿੰਗ ਲੋਕੋਮੋਟਿਵਾਂ ਦਾ ਸੰਚਾਲਨ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਨਿਯੰਤਰਣ ਡਿਸਪੈਚਰ ਤੋਂ ਡਰਾਈਵਰ ਨੂੰ ਉਚਿਤ ਰੂਟਾਂ (ਸਵਿੱਚਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਲਾਈਟਾਂ ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਕਰਨ) ਦੇ ਨਾਲ ਵੌਇਸ ਕਮਾਂਡਾਂ ਨੂੰ ਸੰਚਾਰਿਤ ਕਰਕੇ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਲੈਵਲ 2 ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ 'ਤੇ ਜਾਣ ਵੇਲੇ, ਸਾਰੇ ਵੌਇਸ ਸੰਚਾਰ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ੀਟਲ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੇਡੀਓ ਚੈਨਲ 'ਤੇ ਸੰਚਾਰਿਤ ਕਮਾਂਡਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੁਆਰਾ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਲੁਜ਼ਸਕਾਇਆ ਸਟੇਸ਼ਨ 'ਤੇ ਸ਼ੰਟਿੰਗ ਲੋਕੋਮੋਟਿਵ ਦਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਇਸ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ:

• ਸਟੇਸ਼ਨ ਦਾ ਯੂਨੀਫਾਈਡ ਡਿਜੀਟਲ ਮਾਡਲ;
• ਸ਼ੰਟਿੰਗ ਲੋਕੋਮੋਟਿਵ ਦੀ ਗਤੀ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ (ਕਮਾਂਡ ਭੇਜਣ ਅਤੇ ਨਿਰੀਖਣ ਕਰਨ ਲਈ);
• ਦਿੱਤੇ ਰੂਟਾਂ, ਤੀਰਾਂ ਅਤੇ ਸਿਗਨਲਾਂ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਬਿਜਲਈ ਕੇਂਦਰੀਕਰਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨਾਲ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ;
• ਲੋਕੋਮੋਟਿਵਾਂ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰਨ ਲਈ ਸਥਿਤੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ;
• ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਡਿਜੀਟਲ ਰੇਡੀਓ ਸੰਚਾਰ.

2017 ਤੱਕ, 3 TEM-7A ਸ਼ੰਟਿੰਗ ਲੋਕੋਮੋਟਿਵਾਂ ਨੇ ਲੁਜ਼ਸਕਾਇਆ ਸਟੇਸ਼ਨ 'ਤੇ 95% ਸਮਾਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਮੋਡ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕੀਤਾ, ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਕੀਤੇ:

• ਇੱਕ ਦਿੱਤੇ ਰੂਟ ਦੇ ਨਾਲ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਅੰਦੋਲਨ;
• ਕਾਰਾਂ ਤੱਕ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਪਹੁੰਚ;
• ਵੈਗਨ ਦੇ ਨਾਲ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਜੋੜੀ;
• ਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਹੰਪ 'ਤੇ ਧੱਕਣਾ.

2017 ਵਿੱਚ, ਲੋਕੋਮੋਟਿਵਾਂ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕੀ ਵਿਜ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸੰਕਟਕਾਲੀਨ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਰਿਮੋਟ ਕੰਟਰੋਲ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।

ਨਵੰਬਰ 2017 ਵਿੱਚ, JSC NIIAS ਦੇ ਮਾਹਿਰਾਂ ਨੇ ਰਡਾਰ, ਲਿਡਰ ਅਤੇ ਕੈਮਰੇ (ਚਿੱਤਰ 3) ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸ਼ੰਟਿੰਗ ਲੋਕੋਮੋਟਿਵਾਂ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕੀ ਵਿਜ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਸਥਾਪਤ ਕੀਤਾ।

ਚਿੱਤਰ 3 ਤਕਨੀਕੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਸੰਸਕਰਣ

2017 - 2018 ਵਿੱਚ ਤਕਨੀਕੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੇ ਲੂਗਾ ਸਟੇਸ਼ਨ 'ਤੇ ਕੀਤੇ ਗਏ ਟੈਸਟਾਂ ਦੌਰਾਨ, ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਸਿੱਟੇ ਕੱਢੇ ਗਏ ਸਨ:

• ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਰਾਡਾਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਵਿਵਹਾਰਕ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਰੇਲਵੇ ਕੋਲ ਚੰਗੀ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਤਾ ਵਾਲੀਆਂ ਧਾਤ ਦੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੰਖਿਆ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪਿੱਠਭੂਮੀ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਦੀ ਰੇਂਜ 60-70 ਮੀਟਰ ਤੋਂ ਵੱਧ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਰਾਡਾਰਾਂ ਕੋਲ ਨਾਕਾਫ਼ੀ ਕੋਣੀ ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਹੈ ਅਤੇ ਲਗਭਗ 1° ਹੈ। ਸਾਡੀਆਂ ਖੋਜਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ SNCF (ਫ੍ਰੈਂਚ ਰੇਲਵੇ ਓਪਰੇਟਰ) ਦੇ ਸਹਿਯੋਗੀਆਂ ਦੇ ਟੈਸਟ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ।
• ਲਿਡਰ ਘੱਟ ਸ਼ੋਰ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਬਰਫ਼ਬਾਰੀ, ਮੀਂਹ ਜਾਂ ਧੁੰਦ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਖੋਜ ਦੀ ਰੇਂਜ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਕਮੀ ਵੇਖੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, 2017 ਵਿੱਚ, ਲਿਡਰ ਕਾਫ਼ੀ ਮਹਿੰਗੇ ਸਨ, ਜਿਸ ਨੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਆਰਥਿਕ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਕਾਫ਼ੀ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕੀਤਾ ਸੀ।
• ਕੈਮਰੇ ਤਕਨੀਕੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦਾ ਇੱਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੱਤ ਹਨ ਅਤੇ ਖੋਜ, ਵਸਤੂ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਅਤੇ ਰਿਮੋਟ ਕੰਟਰੋਲ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ। ਰਾਤ ਨੂੰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਅਤੇ ਔਖੇ ਮੌਸਮ ਦੇ ਹਾਲਾਤਾਂ ਵਿੱਚ, ਇਨਫਰਾਰੈੱਡ ਕੈਮਰੇ ਜਾਂ ਇੱਕ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਵੇਵ-ਲੰਬਾਈ ਰੇਂਜ ਵਾਲੇ ਕੈਮਰੇ ਹੋਣੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ ਜੋ ਨੇੜੇ-ਇਨਫਰਾਰੈੱਡ ਰੇਂਜ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਤਕਨੀਕੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਦਾ ਮੁੱਖ ਕੰਮ ਰਸਤੇ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਸਤੂਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਉਂਕਿ ਅੰਦੋਲਨ ਇੱਕ ਟਰੈਕ ਦੇ ਨਾਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇਸਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।

ਚਿੱਤਰ 4. ਬਾਈਨਰੀ ਮਾਸਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮਲਟੀ-ਕਲਾਸ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ (ਟਰੈਕ, ਕਾਰਾਂ) ਅਤੇ ਟਰੈਕ ਧੁਰੇ ਦੇ ਨਿਰਧਾਰਨ ਦੀ ਉਦਾਹਰਨ

ਚਿੱਤਰ 4 ਰੂਟ ਖੋਜ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਤੀਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਅੰਦੋਲਨ ਦੇ ਰੂਟ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੀਰ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਅਤੇ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਲਾਈਟ ਰੀਡਿੰਗ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਤਰਜੀਹੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਲੈਕਟ੍ਰੀਕਲ ਸੈਂਟਰਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਤੋਂ ਇੱਕ ਡਿਜੀਟਲ ਰੇਡੀਓ ਚੈਨਲ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਸਾਰਿਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਡਿਜੀਟਲ ਰੇਡੀਓ ਚੈਨਲ ਦੁਆਰਾ ਟਰੈਫਿਕ ਲਾਈਟਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡਣ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸਵਿਚ ਕਰਨ ਲਈ ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਰੇਲਵੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਰੁਝਾਨ ਹੈ। ਇਹ ਹਾਈ-ਸਪੀਡ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਲਈ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੱਚ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ 200 ਕਿਲੋਮੀਟਰ ਪ੍ਰਤੀ ਘੰਟਾ ਦੀ ਰਫਤਾਰ ਨਾਲ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਲਾਈਟਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਅਤੇ ਪਛਾਣਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਰੂਸ ਵਿੱਚ, ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਲਾਈਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸੰਚਾਲਿਤ ਦੋ ਭਾਗ ਹਨ - ਮਾਸਕੋ ਕੇਂਦਰੀ ਸਰਕਲ ਅਤੇ ਅਲਪਿਕਾ-ਸਰਵਿਸ - ਐਡਲਰ ਲਾਈਨ।

ਸਰਦੀਆਂ ਵਿੱਚ, ਅਜਿਹੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਪੈਦਾ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜਦੋਂ ਟ੍ਰੈਕ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਰਫ਼ ਦੇ ਢੱਕਣ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਟਰੈਕ ਦੀ ਪਛਾਣ ਲਗਭਗ ਅਸੰਭਵ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ 5 ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।

ਚਿੱਤਰ 5 ਬਰਫ਼ ਨਾਲ ਢੱਕੇ ਟਰੈਕ ਦੀ ਉਦਾਹਰਨ

ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਖੋਜੀਆਂ ਗਈਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਲੋਕੋਮੋਟਿਵ ਦੀ ਗਤੀ ਵਿੱਚ ਵਿਘਨ ਪਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਯਾਨੀ, ਉਹ ਟਰੈਕ 'ਤੇ ਹਨ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਲੁਜ਼ਸਕਾਇਆ ਸਟੇਸ਼ਨ 'ਤੇ, ਸਟੇਸ਼ਨ ਦਾ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਾਲਾ ਡਿਜੀਟਲ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਆਨ-ਬੋਰਡ ਨੈਵੀਗੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਟੇਸ਼ਨ ਦਾ ਡਿਜੀਟਲ ਮਾਡਲ ਅਧਾਰ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੇ ਜੀਓਡੈਟਿਕ ਮਾਪ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ। ਫਿਰ, ਉੱਚ-ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਸਥਿਤੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੇ ਨਾਲ ਲੋਕੋਮੋਟਿਵ ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਰਗਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ, ਸਾਰੇ ਟ੍ਰੈਕਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਕਸ਼ਾ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।

ਚਿੱਤਰ 6 Luzhskoy ਸਟੇਸ਼ਨ ਦੇ ਟਰੈਕ ਵਿਕਾਸ ਦਾ ਡਿਜੀਟਲ ਮਾਡਲ

ਆਨ-ਬੋਰਡ ਪੋਜੀਸ਼ਨਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਲੋਕੋਮੋਟਿਵ ਦੀ ਸਥਿਤੀ (ਅਜ਼ੀਮਥ) ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀ। ਉਹਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਖੋਜੇ ਗਏ ਸੈਂਸਰਾਂ ਅਤੇ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਸਹੀ ਸਥਿਤੀ ਲਈ ਲੋਕੋਮੋਟਿਵ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। 1° ਦੀ ਓਰੀਐਂਟੇਸ਼ਨ ਐਂਗਲ ਗਲਤੀ ਦੇ ਨਾਲ, 100 ਮੀਟਰ ਦੀ ਦੂਰੀ 'ਤੇ ਪਾਥ ਧੁਰੇ ਦੇ ਸਾਪੇਖਕ ਆਬਜੈਕਟ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟਸ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀ 1,7 ਮੀਟਰ ਹੋਵੇਗੀ।

ਚਿੱਤਰ 7 ਲੇਟਰਲ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟ ਗਲਤੀ 'ਤੇ ਸਥਿਤੀ ਗਲਤੀ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ

ਇਸਲਈ, ਲੋਕੋਮੋਟਿਵ ਦੀ ਕੋਣੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਆਗਿਆਯੋਗ ਗਲਤੀ 0,1° ਤੋਂ ਵੱਧ ਨਹੀਂ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ। ਆਨਬੋਰਡ ਪੋਜੀਸ਼ਨਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ RTK ਮੋਡ ਵਿੱਚ ਦੋ ਡੁਅਲ-ਫ੍ਰੀਕੁਐਂਸੀ ਨੈਵੀਗੇਸ਼ਨ ਰਿਸੀਵਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਐਂਟੀਨਾ ਇੱਕ ਲੰਬਾ ਅਧਾਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲੋਕੋਮੋਟਿਵ ਦੀ ਪੂਰੀ ਲੰਬਾਈ ਦੇ ਨਾਲ ਵਿੱਥ ਰੱਖਦੇ ਹਨ, ਸਟ੍ਰੈਪਡਾਊਨ ਇਨਰਸ਼ੀਅਲ ਨੈਵੀਗੇਸ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਅਤੇ ਵ੍ਹੀਲ ਸੈਂਸਰ (ਓਡੋਮੀਟਰ) ਨਾਲ ਕੁਨੈਕਸ਼ਨ। ਸ਼ੰਟਿੰਗ ਲੋਕੋਮੋਟਿਵ ਦੇ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟਸ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਿਆਰੀ ਵਿਵਹਾਰ 5 ਸੈਂਟੀਮੀਟਰ ਤੋਂ ਵੱਧ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਲੁਜ਼ਸਕਾਇਆ ਸਟੇਸ਼ਨ 'ਤੇ, ਵਾਧੂ ਸਥਾਨ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ SLAM ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ (ਲਿਡਰ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ 'ਤੇ ਖੋਜ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ।
ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਲੁਜ਼ਸਕਾਇਆ ਸਟੇਸ਼ਨ 'ਤੇ ਲੋਕੋਮੋਟਿਵਾਂ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰਨ ਲਈ ਰੇਲਵੇ ਟ੍ਰੈਕ ਦਾ ਨਿਰਧਾਰਨ ਟਰੈਕ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਸਥਿਤੀ-ਅਧਾਰਤ ਡਿਜੀਟਲ ਟਰੈਕ ਮਾਡਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਰੁਕਾਵਟ ਦੀ ਖੋਜ ਵੀ ਕਈ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ:

• lidar ਡਾਟਾ;
• ਸਟੀਰੀਓ ਵਿਜ਼ਨ ਡਾਟਾ;
• ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਕਾਰਵਾਈ.

ਡੇਟਾ ਦੇ ਮੁੱਖ ਸਰੋਤਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਲਿਡਰਸ ਹੈ, ਜੋ ਲੇਜ਼ਰ ਸਕੈਨਿੰਗ ਤੋਂ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦਾ ਬੱਦਲ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਲਾਸੀਕਲ ਡੇਟਾ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਖੋਜ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ, ਲਿਡਰ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਨੂੰ ਕਲੱਸਟਰ ਕਰਨ ਦੇ ਕੰਮ ਲਈ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਲਿਡਰ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਕੈਮਰਿਆਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸੰਯੁਕਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ, ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਚਿੱਤਰ 8 ਲੁਜ਼ਸਕਾਯਾ ਸਟੇਸ਼ਨ 'ਤੇ ਇੱਕ ਕੈਰੇਜ ਦੀ ਪਿੱਠਭੂਮੀ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਪੁਤਲੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਲਿਡਰ ਡੇਟਾ (ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰਿਫਲੈਕਸੀਵਿਟੀ ਵਾਲੇ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦਾ ਇੱਕ ਬੱਦਲ) ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਚਿੱਤਰ 8. Luzhskoy ਸਟੇਸ਼ਨ 'ਤੇ lidar ਡਾਟਾ ਦੀ ਉਦਾਹਰਨ

ਚਿੱਤਰ 9 ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਲਿਡਰਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ-ਆਕਾਰ ਵਾਲੀ ਕਾਰ ਤੋਂ ਇੱਕ ਕਲੱਸਟਰ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਚਿੱਤਰ 9. ਇੱਕ ਹੌਪਰ ਕਾਰ ਤੋਂ ਕਲੱਸਟਰ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਲਿਡਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਦੀ ਉਦਾਹਰਨ

ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਹ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹੈ ਕਿ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਲਿਡਰਾਂ ਦੀ ਕੀਮਤ ਲਗਭਗ ਇੱਕ ਕ੍ਰਮ ਦੀ ਤੀਬਰਤਾ ਦੁਆਰਾ ਘਟੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਹੋਇਆ ਹੈ. ਇਸ ਵਿਚ ਕੋਈ ਸ਼ੱਕ ਨਹੀਂ ਕਿ ਇਹ ਰੁਝਾਨ ਜਾਰੀ ਰਹੇਗਾ। ਲੁਜ਼ਸਕਾਇਆ ਸਟੇਸ਼ਨ 'ਤੇ ਵਰਤੇ ਗਏ ਲਿਡਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਖੋਜ ਦੀ ਰੇਂਜ ਲਗਭਗ 150 ਮੀਟਰ ਹੈ।

ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਭੌਤਿਕ ਸਿਧਾਂਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਸਟੀਰੀਓ ਕੈਮਰਾ ਵੀ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਚਿੱਤਰ 10. ਇੱਕ ਸਟੀਰੀਓ ਜੋੜਾ ਅਤੇ ਖੋਜੇ ਗਏ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਤੋਂ ਅਸਮਾਨਤਾ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ

ਚਿੱਤਰ 10 ਖੰਭਿਆਂ, ਟਰੈਕ ਬਕਸੇ ਅਤੇ ਇੱਕ ਕਾਰ ਦੀ ਖੋਜ ਦੇ ਨਾਲ ਸਟੀਰੀਓ ਕੈਮਰਾ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਬ੍ਰੇਕਿੰਗ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਦੂਰੀ 'ਤੇ ਬਿੰਦੂ ਕਲਾਉਡ ਦੀ ਲੋੜੀਂਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਉੱਚ-ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਵਾਲੇ ਕੈਮਰਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਚਿੱਤਰ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵਧਾਉਣ ਨਾਲ ਅਸਮਾਨਤਾ ਨਕਸ਼ੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਗਣਨਾਤਮਕ ਲਾਗਤ ਵਧ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਕਬਜ਼ੇ ਵਾਲੇ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਸਮੇਂ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਵੀਡੀਓ ਕੈਮਰਿਆਂ ਤੋਂ ਉਪਯੋਗੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰੰਤਰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।

ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਇੱਕ ਰੇਲਵੇ ਸਿਮੂਲੇਟਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ PKB TsT ਦੁਆਰਾ JSC NIIAS ਦੇ ਨਾਲ ਮਿਲ ਕੇ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਚਿੱਤਰ 11 ਸਟੀਰੀਓ ਕੈਮਰਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿਮੂਲੇਟਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਚਿੱਤਰ 11. ਏ, ਬੀ - ਸਿਮੂਲੇਟਰ ਤੋਂ ਖੱਬੇ ਅਤੇ ਸੱਜੇ ਫਰੇਮ; ਬੀ - ਇੱਕ ਸਟੀਰੀਓ ਕੈਮਰੇ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਦਾ ਸਿਖਰ ਦ੍ਰਿਸ਼; ਡੀ - ਸਿਮੂਲੇਟਰ ਤੋਂ ਸਟੀਰੀਓ ਕੈਮਰਾ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦਾ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ।

ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦਾ ਮੁੱਖ ਕੰਮ ਲੋਕਾਂ, ਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਹੈ।
ਸਖ਼ਤ ਮੌਸਮ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ, JSC NIIAS ਦੇ ਮਾਹਿਰਾਂ ਨੇ ਇਨਫਰਾਰੈੱਡ ਕੈਮਰਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਟੈਸਟ ਵੀ ਕੀਤੇ।

ਚਿੱਤਰ 12. IR ਕੈਮਰੇ ਤੋਂ ਡਾਟਾ

ਸਾਰੇ ਸੈਂਸਰਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਐਸੋਸਿਏਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਰੁਕਾਵਟਾਂ (ਆਬਜੈਕਟ) ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਟਰੈਕ 'ਤੇ ਸਾਰੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨਹੀਂ ਹਨ; ਸ਼ੰਟਿੰਗ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਲੋਕੋਮੋਟਿਵ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਕਾਰਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਚਿੱਤਰ 13. ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੈਂਸਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਰੁਕਾਵਟ ਖੋਜ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਕਾਰ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ

ਮਾਨਵ ਰਹਿਤ ਸ਼ੰਟਿੰਗ ਲੋਕੋਮੋਟਿਵਾਂ ਦਾ ਸੰਚਾਲਨ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਇਹ ਜਲਦੀ ਸਮਝਣਾ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਪਕਰਣ ਨਾਲ ਕੀ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਹਾਲਾਤ ਉਦੋਂ ਵੀ ਸੰਭਵ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਜਾਨਵਰ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੁੱਤਾ, ਲੋਕੋਮੋਟਿਵ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਆਨਬੋਰਡ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਲੋਕੋਮੋਟਿਵ ਨੂੰ ਰੋਕ ਦੇਣਗੇ, ਪਰ ਜੇਕਰ ਕੁੱਤਾ ਰਸਤੇ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦਾ ਤਾਂ ਅੱਗੇ ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ?

ਬੋਰਡ 'ਤੇ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਐਮਰਜੈਂਸੀ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ, ਇੱਕ ਸਟੇਸ਼ਨਰੀ ਰਿਮੋਟ ਕੰਟਰੋਲ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਪੈਨਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਸਟੇਸ਼ਨ 'ਤੇ ਸਾਰੇ ਮਾਨਵ ਰਹਿਤ ਲੋਕੋਮੋਟਿਵਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। Luzhskaya ਸਟੇਸ਼ਨ 'ਤੇ ਇਹ EC ਪੋਸਟ 'ਤੇ ਸਥਿਤ ਹੈ.

ਚਿੱਤਰ 14 ਰਿਮੋਟ ਕੰਟਰੋਲ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ

Luzhskoy ਸਟੇਸ਼ਨ 'ਤੇ, ਚਿੱਤਰ 14 ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਕੰਟਰੋਲ ਪੈਨਲ ਤਿੰਨ ਸ਼ੰਟਿੰਗ ਲੋਕੋਮੋਟਿਵਾਂ ਦੇ ਸੰਚਾਲਨ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਜਰੂਰੀ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਇਸ ਰਿਮੋਟ ਕੰਟਰੋਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਤੁਸੀਂ ਰੀਅਲ ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਸਾਰਿਤ ਕਰਕੇ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਲੋਕੋਮੋਟਿਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ (ਰੇਡੀਓ ਚੈਨਲ ਦੁਆਰਾ ਡੇਟਾ ਟ੍ਰਾਂਸਮਿਸ਼ਨ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, 300 ms ਤੋਂ ਵੱਧ ਦੇਰੀ ਨਾ ਕਰੋ)।

ਕਾਰਜਾਤਮਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਮੁੱਦੇ

ਮਾਨਵ ਰਹਿਤ ਲੋਕੋਮੋਟਿਵਾਂ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੁੱਦਾ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦਾ ਮੁੱਦਾ ਹੈ, ਜੋ IEC 61508 ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ "ਸੁਰੱਖਿਆ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਇਲੈਕਟ੍ਰੀਕਲ, ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ, ਪ੍ਰੋਗਰਾਮੇਬਲ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਸੁਰੱਖਿਆ" (EN50126, EN50128, EN50129), GOST-33435Dvices " ਰੇਲਵੇ ਰੋਲਿੰਗ ਸਟਾਕ ਦੇ ਨਿਯੰਤਰਣ, ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ।

ਆਨ-ਬੋਰਡ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਕਰਨਾਂ ਲਈ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਇਕਸਾਰਤਾ ਪੱਧਰ 4 (SIL4) ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ।

SIL-4 ਪੱਧਰ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਸਾਰੇ ਮੌਜੂਦਾ ਲੋਕੋਮੋਟਿਵ ਸੁਰੱਖਿਆ ਯੰਤਰ ਬਹੁਗਿਣਤੀ ਤਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਬਣਾਏ ਗਏ ਹਨ, ਜਿੱਥੇ ਗਣਨਾ ਦੋ ਚੈਨਲਾਂ (ਜਾਂ ਵੱਧ) ਵਿੱਚ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਇੱਕ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਮਾਨਵ ਰਹਿਤ ਸ਼ੰਟਿੰਗ ਲੋਕੋਮੋਟਿਵਾਂ 'ਤੇ ਸੈਂਸਰਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਯੂਨਿਟ ਵੀ ਅੰਤਿਮ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਦੇ ਨਾਲ ਦੋ-ਚੈਨਲ ਸਕੀਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਬਣਾਈ ਗਈ ਹੈ।

ਵਿਜ਼ਨ ਸੈਂਸਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮੌਸਮ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਚਾਲਨ ਲਈ ਮਾਨਵ ਰਹਿਤ ਵਾਹਨਾਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਸਾਬਤ ਕਰਨ ਦੇ ਮੁੱਦੇ ਲਈ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

2019 ਵਿੱਚ, ISO/PAS 21448 ਸਟੈਂਡਰਡ “ਸੜਕ ਵਾਹਨ। ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ (SOTIF)। ਇਸ ਮਿਆਰ ਦੇ ਮੁੱਖ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਪਹੁੰਚ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦੀ ਕੁੱਲ ਸੰਖਿਆ ਅਨੰਤਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਮੁੱਖ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਚੁਣੌਤੀ ਖੇਤਰ 2 ਅਤੇ 3 ਨੂੰ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਜੋ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਅਸੁਰੱਖਿਅਤ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਅਣਜਾਣ ਅਸੁਰੱਖਿਅਤ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ।

ਚਿੱਤਰ 15 ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦਾ ਪਰਿਵਰਤਨ

ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ, JSC NIIAS ਦੇ ਮਾਹਿਰਾਂ ਨੇ 2017 ਵਿੱਚ ਕਾਰਵਾਈ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਹੁਣ ਤੱਕ ਸਾਰੀਆਂ ਉਭਰ ਰਹੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ (ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ) ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ। PKB CT ਸਿਮੂਲੇਟਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੁਝ ਸਥਿਤੀਆਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਅਸਲ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਮੁੱਦੇ

ਲੋਕੋਮੋਟਿਵ ਕੈਬਿਨ ਵਿੱਚ ਡਰਾਈਵਰ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਨਿਯੰਤਰਣ ਵਿੱਚ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਵਿਚ ਕਰਨ ਲਈ, ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਵੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।

ਇਸ ਸਮੇਂ, ਜੇਐਸਸੀ ਰੂਸੀ ਰੇਲਵੇ ਨੇ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਮੋਡ ਵਿੱਚ ਰੇਲਵੇ ਰੋਲਿੰਗ ਸਟਾਕ ਲਈ ਨਿਯੰਤਰਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਉਪਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਸਹਾਇਤਾ 'ਤੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਅਨੁਸੂਚੀ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦਿੱਤੀ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੁੱਦਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਸਰਕਾਰੀ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਆਵਾਜਾਈ ਦੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੀ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ 'ਤੇ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨਾ ਜਿਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਰੇਲਵੇ ਟ੍ਰਾਂਸਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਉਤਪਾਦਨ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਨਾਗਰਿਕਾਂ ਦੇ ਜੀਵਨ ਜਾਂ ਸਿਹਤ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਯੋਜਨਾ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, 2021 ਵਿੱਚ ਮਾਨਵ ਰਹਿਤ ਰੇਲਵੇ ਵਾਹਨਾਂ ਦੇ ਸੰਚਾਲਨ ਨੂੰ ਨਿਯਮਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਪੈਕੇਜ ਵਿਕਸਤ ਅਤੇ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਬਾਅਦ

ਇਸ ਸਮੇਂ, ਮਨੁੱਖ ਰਹਿਤ ਸ਼ੰਟਿੰਗ ਲੋਕੋਮੋਟਿਵਜ਼ ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਐਨਾਲਾਗ ਨਹੀਂ ਹਨ ਜੋ ਲੁਜ਼ਸਕਾਇਆ ਸਟੇਸ਼ਨ 'ਤੇ ਚਲਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਫਰਾਂਸ (SNCF ਕੰਪਨੀ), ਜਰਮਨੀ, ਹਾਲੈਂਡ (ਪ੍ਰੋਰੇਲ ਕੰਪਨੀ), ਬੈਲਜੀਅਮ (ਲਾਈਨਾਸ ਕੰਪਨੀ) ਦੇ ਮਾਹਰ 2018-2019 ਵਿੱਚ ਵਿਕਸਤ ਕੰਟਰੋਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਹੋ ਗਏ ਹਨ ਅਤੇ ਸਮਾਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। JSC NIIAS ਦੇ ਮੁੱਖ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਨਾ ਹੈ ਅਤੇ ਰੂਸੀ ਰੇਲਵੇ ਅਤੇ ਵਿਦੇਸ਼ੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਬਣਾਏ ਗਏ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨਾ ਹੈ।

ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ, ਜੇਐਸਸੀ ਰਸ਼ੀਅਨ ਰੇਲਵੇ ਮਾਨਵ ਰਹਿਤ ਇਲੈਕਟ੍ਰਿਕ ਟ੍ਰੇਨਾਂ "ਲਾਸਤੋਚਕਾ" ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਚਿੱਤਰ 16 ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੇ ਅੰਦਰ ਅਗਸਤ 2 ਵਿੱਚ ES2019G Lastochka ਇਲੈਕਟ੍ਰਿਕ ਟ੍ਰੇਨ ਲਈ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਕੰਟਰੋਲ ਸਿਸਟਮ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਰੇਲਵੇ ਸੈਲੂਨ ਸਪੇਸ 1520 "PRO//Movement.Expo"।

ਚਿੱਤਰ 16. MCC 'ਤੇ ਇੱਕ ਮਾਨਵ ਰਹਿਤ ਇਲੈਕਟ੍ਰਿਕ ਟ੍ਰੇਨ ਦੇ ਸੰਚਾਲਨ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ

ਉੱਚ ਸਪੀਡ, ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬ੍ਰੇਕਿੰਗ ਦੂਰੀਆਂ, ਅਤੇ ਰੁਕਣ ਵਾਲੇ ਸਥਾਨਾਂ 'ਤੇ ਯਾਤਰੀਆਂ ਦੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਬੋਰਡਿੰਗ/ਉਤਰਨ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਕਾਰਨ ਇੱਕ ਮਾਨਵ ਰਹਿਤ ਇਲੈਕਟ੍ਰਿਕ ਰੇਲਗੱਡੀ ਬਣਾਉਣਾ ਬਹੁਤ ਮੁਸ਼ਕਲ ਕੰਮ ਹੈ। ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ, MCC 'ਤੇ ਜਾਂਚ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਚੱਲ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਕਹਾਣੀ ਨੇੜ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਹੈ।

ਸਰੋਤ: www.habr.com