O desenvolvimento de tecnologias não tripuladas na ferrovia começou há muito tempo, já em 1957, quando foi criado o primeiro complexo experimental de piloto automático para trens suburbanos. Para entender a diferença entre os níveis de automação para o transporte ferroviário, é introduzida uma gradação, definida na norma IEC-62290-1. Ao contrário do transporte rodoviário, o transporte ferroviário possui 4 graus de automação, mostrados na Figura 1.
Figura 1. Graus de automação conforme IEC-62290
Quase todos os trens que operam na rede ferroviária russa estão equipados com um dispositivo de segurança correspondente ao nível de automação 1. Os trens com nível de automação 2 operam com sucesso na rede ferroviária russa há mais de 20 anos, vários milhares de locomotivas estão equipadas. Este nível é implementado por algoritmos de controle de tração e frenagem para orientação de trens com otimização de energia ao longo de uma determinada rota, levando em consideração a programação e as indicações dos sistemas automáticos de sinalização de locomotivas recebidos por meio de um canal indutivo dos circuitos ferroviários. A utilização do nível 2 reduz o cansaço do motorista e confere ganho no consumo de energia e precisão na execução do cronograma de trânsito.
O nível 3 assume a eventual ausência do condutor na cabina, o que obriga à implementação de um sistema de visão.
O nível 4 implica a ausência total de maquinista a bordo, o que exige uma alteração significativa no design da locomotiva (trem elétrico). Por exemplo, estão instalados interruptores automáticos a bordo, que não serão possíveis de engatilhar novamente se forem acionados sem a presença de uma pessoa a bordo.
Atualmente, projetos para alcançar os níveis 3 e 4 estão sendo implementados por empresas líderes mundiais, como Siemens, Alstom, Thales, SNCF, SBB e outras.
A Siemens apresentou seu projeto na área de bondes não tripulados em setembro de 2018 na exposição Innotrans. Este bonde está em operação em Potsdam com nível de automação GoA3 desde 2018.
Figura 2 bonde da Siemens
Em 2019, a Siemens mais que dobrou o comprimento de sua rota não tripulada.
A Russian Railways é uma das primeiras empresas do mundo a começar a desenvolver veículos ferroviários não tripulados. Assim, em 2015, na estação de Luzhskaya, foi lançado um projeto para automatizar a movimentação de 3 locomotivas de manobra, onde o NIIAS JSC atuou como integrador do projeto e desenvolvedor de tecnologias básicas.
A criação de uma locomotiva não tripulada é um processo complexo e complexo que é impossível sem a cooperação de outras empresas. Portanto, na estação Luzhskaya, juntamente com a JSC NIIAS, participam empresas como:
- JSC "VNIKTI" em termos de desenvolvimento do sistema de controle a bordo;
- Siemens - em termos de automação da operação do pátio de triagem (sistema MSR-32) e automação da operação de carros empurradores;
- JSC "Radioavionika" em termos de sistemas de intertravamento de microprocessador que controlam setas, semáforos;
- PKB TsT - criação de um simulador;
- Russian Railways como coordenador do projeto.
Na primeira etapa, a tarefa consistia em atingir o nível 2 de automação do tráfego, quando o maquinista, em condições normais de organização do trabalho de manobra, não utiliza os comandos da locomotiva.
Durante a operação de locomotivas de manobra convencionais, o controle de tráfego é realizado transmitindo comandos de voz do despachante ao motorista com a definição das rotas apropriadas (virando setas, acendendo semáforos).
Ao passar para o nível 2 de automação, toda a comunicação de voz foi substituída por um sistema de comandos transmitidos por um canal de rádio digital seguro. Tecnicamente, o gerenciamento de locomotivas de manobra na estação Luzhskaya foi construído com base em:
- modelo de estação digital unificada;
- protocolo para controlar o movimento de locomotivas de manobra (para enviar comandos e monitorar sua execução);
- interação com o sistema de intertravamento elétrico para obter informações sobre as rotas especificadas, a posição das setas e sinais;
- sistemas de posicionamento para locomotivas de manobra;
- rádio digital confiável.
Em 2017, 3 locomotivas de manobra TEM-7A operavam 95% do tempo na estação Luzhskaya em modo totalmente automático, realizando as seguintes operações:
- Movimento automático ao longo de uma determinada rota;
- Acesso automático aos vagões;
- Acoplamento automático com vagões;
- Empurrando vagões para um pátio de triagem.
Em 2017, foi lançado um projeto para criar um sistema de visão para manobras de locomotivas e introduzir o controle remoto em caso de emergência.
Em novembro de 2017, os especialistas do JSC NIIAS instalaram o primeiro protótipo de um sistema de visão para locomotivas de manobra, composto por radares, lidar e câmeras (Figura 3).
Figura 3 Primeiras versões de sistemas de visão
Durante os testes na estação do sistema de visão Luga em 2017-2018, foram feitas as seguintes conclusões:
- A utilização de radares para detecção de obstáculos é inviável, pois a ferrovia possui um número significativo de objetos metálicos com boa refletividade. O alcance de detecção de pessoas contra o fundo não excede 60-70 metros, além disso, os radares têm resolução angular insuficiente e é de cerca de 1 °. Nossas descobertas foram posteriormente confirmadas pelos resultados dos testes de colegas da SNCF (operadora ferroviária francesa).
- Os Lidars fornecem resultados muito bons com o mínimo de ruído. No caso de queda de neve, chuva, neblina, há uma diminuição não crítica no alcance de detecção de objetos. No entanto, em 2017, os lidars eram bastante caros, o que afetou significativamente o desempenho econômico do projeto.
- As câmeras são um elemento indispensável do sistema de visão técnica e são necessárias para as tarefas de detecção, classificação de objetos e controle remoto. Para operação noturna e condições climáticas difíceis, é necessário ter câmeras infravermelhas ou câmeras com uma faixa de comprimento de onda estendida capaz de operar na faixa do infravermelho próximo.
A principal tarefa da visão técnica é detectar obstáculos e outros objetos na direção da viagem e, como o movimento é realizado ao longo da pista, é necessário detectá-lo.
Figura 4. Um exemplo de segmentação multiclasse (via, vagões) e determinação do eixo da via usando uma máscara binária
A Figura 4 mostra um exemplo de detecção de trilha. Para determinar de forma inequívoca a rota do movimento ao longo das setas, são utilizadas informações a priori sobre a posição da seta, as leituras dos semáforos, transmitidas por meio de um canal de rádio digital do sistema de intertravamento elétrico. No momento, existe uma tendência nas ferrovias do mundo de abandonar os semáforos e mudar para sistemas de controle por meio de um canal de rádio digital. Isso é especialmente verdadeiro para tráfego de alta velocidade, pois em velocidades superiores a 200 km / h torna-se difícil perceber e reconhecer as indicações dos semáforos. Na Rússia, existem dois trechos operados sem o uso de semáforos - este é o Anel Central de Moscou e a linha Alpika-Service - Adler.
No inverno, podem surgir situações em que a pista fica completamente coberta de neve e o reconhecimento da pista torna-se quase impossível, conforme mostra a Figura 5.
Figura 5 Exemplo de uma pista coberta de neve
Nesse caso, não fica claro se os objetos detectados interferem no movimento da locomotiva, ou seja, se estão a caminho ou não. Na estação Luzhskaya, neste caso, um modelo digital de alta precisão da estação e um sistema de navegação a bordo de alta precisão são usados.
Além disso, o modelo digital da estação foi criado com base em medições geodésicas de pontos de base. Em seguida, a partir do processamento de várias passagens de locomotivas com um sistema de posicionamento de alta precisão, foi feito um mapa ao longo de todos os trilhos.
Figura 6 Modelo digital do desenvolvimento da via da estação Luzhskoy
Um dos parâmetros mais importantes para o sistema de posicionamento a bordo é o erro no cálculo da orientação (azimute) da locomotiva. A orientação da locomotiva é necessária para a correta orientação dos sensores e objetos por eles detectados. Com um erro de ângulo de orientação de 1°, o erro das coordenadas do objeto em relação ao eixo do caminho a uma distância de 100 metros será de 1,7 metros.
Figura 7 Influência do erro de orientação no erro de coordenada transversal
Portanto, o erro máximo permitido na medição da orientação da locomotiva em termos de ângulo não deve exceder 0,1°. O próprio sistema de posicionamento a bordo consiste em dois receptores de navegação de dupla frequência no modo RTK, cujas antenas são espaçadas ao longo de todo o comprimento da locomotiva para criar uma base longa, sistema de navegação inercial strapdown e conexão com sensores de roda (odômetros). O desvio padrão da determinação das coordenadas da locomotiva de manobra não é superior a 5 cm.
Além disso, foram realizados estudos na estação Luzhskaya sobre o uso de tecnologias SLAM (lidar e visual) para obter dados de posição adicionais.
Como resultado, a determinação da bitola ferroviária para locomotivas de manobra na estação Luzhskaya é realizada combinando os resultados do reconhecimento da bitola e os dados do modelo de via digital com base no posicionamento.
A detecção de obstáculos também é realizada de várias maneiras com base em:
- dados lidar;
- dados de visão estéreo;
- trabalho de redes neurais.
Uma das principais fontes de dados são os lidars, que produzem uma nuvem de pontos a partir do escaneamento a laser. Nos algoritmos que estão em operação, são usados principalmente algoritmos clássicos de agrupamento de dados. Como parte da pesquisa, é verificada a eficácia do uso de redes neurais para a tarefa de agrupar pontos lidar, bem como para o processamento conjunto de dados lidar e dados de câmeras de vídeo. A Figura 8 mostra um exemplo de dados lidar (uma nuvem de pontos com refletividade diferente) mostrando um manequim humano contra o fundo de um vagão na estação Luzhskaya.
Figura 8. Exemplo de dados do lidar na estação Luzhskaya
A Figura 9 mostra um exemplo de extração de um cluster de um carro com uma forma complexa de acordo com os dados de dois lidars diferentes.
Figura 9. Um exemplo de interpretação de dados lidar como um cluster de um carro hopper
Separadamente, é importante notar que recentemente o custo dos lidars caiu quase uma ordem de grandeza e suas características técnicas aumentaram. Não há dúvida de que essa tendência continuará. O alcance de detecção de objetos por lidars usados na estação Luzhskaya é de cerca de 150 metros.
Uma câmera estéreo usando um princípio físico diferente também é usada para detectar obstáculos.
Figura 10. Mapa de disparidade de um estereopar e clusters detectados
A Figura 10 mostra um exemplo de dados de câmera estéreo com a detecção de postes, caixas de passagem e um vagão.
Para obter precisão suficiente da nuvem de pontos a uma distância suficiente para a frenagem, é necessário o uso de câmeras de alta resolução. Aumentar o tamanho da imagem aumenta o custo computacional de obtenção do mapa de disparidade. Devido às condições necessárias para os recursos ocupados e o tempo de resposta do sistema, é necessário desenvolver e testar constantemente algoritmos e abordagens para extrair dados úteis de câmeras de vídeo.
Parte do teste e verificação dos algoritmos é realizada usando um simulador ferroviário, que está sendo desenvolvido pelo Design Bureau TsT em conjunto com o JSC NIIAS. Por exemplo, a Figura 11 mostra o uso de um simulador para testar a operação de algoritmos de câmera estéreo.
Figura 11. A, B - quadros esquerdo e direito do simulador; B – visão superior da reconstrução dos dados de uma câmera estéreo; D - reconstrução das imagens da câmera estéreo do simulador.
A principal tarefa das redes neurais é a detecção de pessoas, vagões e sua classificação.
Para trabalhar em condições climáticas severas, os especialistas do JSC NIIAS também realizaram testes usando câmeras infravermelhas.
Figura 12. Dados da câmera IR
Os dados de todos os sensores são integrados com base em algoritmos de associação, onde é estimada a probabilidade de existência de obstáculos (objetos).
Além disso, nem todos os objetos no caminho são obstáculos; ao realizar manobras, a locomotiva deve se acoplar automaticamente aos carros.
Figura 13. Exemplo de visualização da entrada do carro com detecção de obstáculos por diferentes sensores
Ao operar locomotivas de manobra não tripuladas, é extremamente importante entender rapidamente o que está acontecendo com o equipamento, em que condições ele está. Há também situações em que um animal, como um cachorro, aparece na frente da locomotiva. Os algoritmos de bordo pararão automaticamente a locomotiva, mas o que fazer a seguir se o cachorro não sair do caminho?
Para controlar a situação a bordo e tomar decisões em situações de emergência, foi desenvolvido um controle remoto estacionário e painel de controle, projetado para funcionar com todas as locomotivas não tripuladas da estação. Na estação Luzhskaya, está localizado no posto CE.
Figura 14 Controle remoto e gerenciamento
Na estação Luzhskoy, o painel de controle mostrado na Figura 14 controla a operação de três locomotivas de manobra. Se necessário, usando este controle remoto, você pode controlar uma das locomotivas conectadas transmitindo informações em tempo real (o atraso não é superior a 300 ms, levando em consideração a transmissão de dados pelo canal de rádio).
Problemas de segurança funcional
A questão mais importante na implementação de locomotivas não tripuladas é a questão da segurança funcional, definida pelas normas IEC 61508 "Segurança funcional de sistemas elétricos, eletrônicos e programáveis eletrônicos relacionados à segurança" (EN50126, EN50128, EN50129), GOST 33435-2015 "Dispositivos de controle, monitoramento e segurança do material rodante ferroviário".
O Nível de Integridade de Segurança 4 (SIL4) é necessário para cumprir os requisitos dos dispositivos de segurança a bordo.
Para atender ao nível SIL-4, todos os dispositivos de segurança de locomotivas existentes são construídos de acordo com a lógica majoritária, onde os cálculos são realizados em paralelo em dois canais (ou mais) com comparação dos resultados para tomada de decisão.
A unidade de computação para processamento de dados de sensores em locomotivas de manobra não tripuladas também é construída de acordo com um esquema de dois canais com comparação do resultado final.
O uso de sensores de visão, o trabalho em várias condições climáticas e em diferentes ambientes requer uma nova abordagem para a questão da segurança de veículos não tripulados.
Em 2019, o padrão ISO/PAS 21448 “Veículos rodoviários. Segurança de Funções Especificadas (SOTIF). Um dos principais princípios desta norma é a abordagem de cenários, que considera o comportamento do sistema em diversas circunstâncias. O número total de cenários é infinito. O principal objetivo do projeto é minimizar as áreas 2 e 3 que representam cenários inseguros conhecidos e cenários inseguros desconhecidos.
Figura 15 Transformação do script como resultado do desenvolvimento
Como parte da aplicação desta abordagem, os especialistas do JSC NIIAS analisaram todas as situações emergentes (cenários) desde o início da operação em 2017. Algumas das situações que são difíceis de encontrar na operação real são trabalhadas usando o simulador PKB TsT.
Questões regulatórias
Questões regulatórias também devem ser abordadas para realmente passar para o controle totalmente automático sem a presença do maquinista na cabine da locomotiva.
No momento, a Russian Railways aprovou um cronograma para a implementação do trabalho de suporte regulatório para a implementação de medidas para introduzir sistemas de controle automático para o material rodante ferroviário. Uma das questões mais importantes é a atualização do Regulamento sobre o procedimento de investigação interna e contabilização de acidentes de transporte que tenham causado danos à vida ou à saúde dos cidadãos não relacionados com a produção no transporte ferroviário. De acordo com este plano, em 2021 deve ser desenvolvido e aprovado um pacote de documentos que regulem a operação de veículos ferroviários não tripulados.
Posfácio
No momento, não há análogos de locomotivas de manobra não tripuladas no mundo, que são operadas na estação de Luzhskaya. Especialistas da França (empresa SNCF), Alemanha, Holanda (empresa Prorail), Bélgica (empresa Lineas) conheceram o sistema de controle desenvolvido em 2018-2019 e estão interessados em implementar tais sistemas. Uma das principais tarefas do JSC NIIAS é expandir a funcionalidade e replicar o sistema de gerenciamento criado tanto nas ferrovias russas quanto para empresas estrangeiras.
No momento, a Russian Railways também está liderando um projeto para desenvolver trens elétricos não tripulados Lastochka. A Figura 16 mostra uma demonstração de um protótipo do sistema de controle automático para o trem elétrico ES2G Lastochka em agosto de 2019 dentro da estrutura. Salão Ferroviário Internacional do Espaço 1520 "PRO//Dvizhenie.Expo".
Figura 16. Demonstração do funcionamento de um trem elétrico não tripulado no MCC
Criar um trem elétrico não tripulado é uma tarefa muito mais difícil devido às altas velocidades, distâncias de frenagem significativas e garantir o embarque / desembarque seguro dos passageiros nos pontos de parada. No momento, os testes estão sendo conduzidos ativamente no MCC. Uma história sobre este projeto está planejada para ser publicada em um futuro próximo.
Fonte: habr.com