Razvoj tehnologij brez posadke na železnici se je začel že dolgo nazaj, že leta 1957, ko je bil ustvarjen prvi poskusni avtopilotski kompleks za primestne vlake. Za razumevanje razlike med stopnjami avtomatizacije za železniški promet je uvedena gradacija, opredeljena v standardu IEC-62290-1. Za razliko od cestnega prometa ima železniški promet 4 stopnje avtomatizacije, prikazane na sliki 1.
Slika 1. Stopnje avtomatizacije v skladu z IEC-62290
Skoraj vsi vlaki, ki vozijo v omrežju ruskih železnic, so opremljeni z varnostno napravo, ki ustreza stopnji avtomatizacije 1. Vlaki s stopnjo avtomatizacije 2 že več kot 20 let uspešno obratujejo v omrežju ruskih železnic, opremljenih je več tisoč lokomotiv. Ta raven se izvaja z algoritmi za nadzor vleke in zaviranje za energijsko optimalno vodenje vlaka po dani progi, ob upoštevanju voznega reda in indikacij avtomatskih lokomotivskih signalnih sistemov, prejetih po induktivnem kanalu iz tirnih tokokrogov. Uporaba stopnje 2 zmanjša utrujenost voznika in daje pridobitev pri porabi energije in natančnosti pri izvajanju prometnega urnika.
Stopnja 3 predvideva morebitno odsotnost strojevodje v kabini, kar zahteva vgradnjo vizualnega sistema.
Stopnja 4 pomeni popolno odsotnost voznika na vozilu, kar zahteva znatno spremembo zasnove lokomotive (električnega vlaka). Na krovu so na primer nameščena avtomatska stikala, ki jih ne bo mogoče znova zagnati, če se sprožijo brez prisotnosti osebe na krovu.
Trenutno projekte za doseganje ravni 3 in 4 izvajajo vodilna svetovna podjetja, kot so Siemens, Alstom, Thales, SNCF, SBB in druga.
Siemens je svoj projekt na področju brezpilotnih tramvajev predstavil septembra 2018 na razstavi Innotrans. Ta tramvaj deluje v Potsdamu s stopnjo avtomatizacije GoA3 od leta 2018.
Slika 2 Siemensov tramvaj
Leta 2019 je Siemens več kot podvojil dolžino svoje poti brez posadke.
Ruske železnice so eno prvih podjetij na svetu, ki je začelo razvijati brezpilotna železniška vozila. Tako se je leta 2015 na postaji Luzhskaya začel projekt avtomatizacije gibanja 3 ranžirnih lokomotiv, kjer je NIIAS JSC deloval kot integrator projekta in razvijalec osnovnih tehnologij.
Ustvarjanje lokomotive brez posadke je zapleten proces, ki je nemogoč brez sodelovanja z drugimi podjetji. Zato na postaji Luzhskaya skupaj z JSC NIIAS sodelujejo podjetja kot:
- JSC "VNIKTI" v smislu razvoja nadzornega sistema na vozilu;
- Siemens - v smislu avtomatizacije delovanja ranžirne postaje (sistem MSR-32) in avtomatizacije delovanja potiskanih vagonov;
- JSC "Radioavionika" v smislu mikroprocesorskih blokirnih sistemov, ki nadzorujejo puščice, semaforje;
- PKB TsT - izdelava simulatorja;
- Ruske železnice kot koordinator projekta.
Na prvi stopnji je bila naloga doseči 2. stopnjo avtomatizacije prometa, ko strojevodja v normalnih pogojih za organiziranje ranžirnega dela ne uporablja krmiljenja lokomotive.
Med obratovanjem običajnih ranžirnih lokomotiv se nadzor prometa izvaja s prenosom glasovnih ukazov od dispečerja do strojevodje z nastavitvijo ustreznih poti (obračanje puščic, vklop semaforjev).
Pri prehodu na 2. stopnjo avtomatizacije je vso govorno komunikacijo nadomestil sistem ukazov, ki se prenašajo po digitalnem varnem radijskem kanalu. Tehnično je bilo upravljanje ranžirnih lokomotiv na postaji Luzhskaya zgrajeno na podlagi:
- model enotne digitalne postaje;
- protokol za krmiljenje premikanja ranžirnih lokomotiv (za pošiljanje ukazov in spremljanje njihovega izvajanja);
- interakcija z električnim sistemom zaklepanja za pridobivanje informacij o določenih poteh, položaju puščic in signalov;
- Sistemi za določanje položaja za ranžirne lokomotive;
- zanesljiv digitalni radio.
Do leta 2017 so 3 ranžirne lokomotive TEM-7A delovale 95 % časa na postaji Luzhskaya v popolnoma avtomatskem načinu in izvajale naslednje operacije:
- Samodejno premikanje po določeni poti;
- Samodejni dostop do vagonov;
- Avtomatsko spajanje z vagoni;
- Potiskanje vagonov na ranžirno postajo.
Leta 2017 se je začel projekt izdelave vizijskega sistema za ranžirne lokomotive in uvedbe daljinskega upravljanja v nujnih primerih.
Novembra 2017 so strokovnjaki JSC NIIAS namestili prvi prototip vizualnega sistema za ranžirne lokomotive, ki ga sestavljajo radarji, lidar in kamere (slika 3).
Slika 3 Prve različice sistemov za vid
Med preskusi na postaji sistema Luga vision v letih 2017–2018 so bili narejeni naslednji zaključki:
- Uporaba radarjev za zaznavanje ovir je nepraktična, saj je na železnici veliko kovinskih predmetov z dobro odbojnostjo. Območje zaznavanja ljudi na njihovem ozadju ne presega 60-70 metrov, poleg tega imajo radarji premajhno kotno ločljivost in je približno 1 °. Naše ugotovitve so naknadno potrdili tudi rezultati testiranja kolegov iz SNCF (Francoski železniški operater).
- Lidarji dajejo zelo dobre rezultate z minimalnim šumom. V primeru sneženja, dežja, megle pride do nekritičnega zmanjšanja dometa zaznavanja predmetov. Vendar so bili leta 2017 lidarji precej dragi, kar je pomembno vplivalo na ekonomsko uspešnost projekta.
- Kamere so nepogrešljiv element sistema tehničnega vida in so potrebne za naloge detekcije, klasifikacije objektov in daljinskega upravljanja. Za delovanje ponoči in v težkih vremenskih razmerah so potrebne infrardeče kamere ali kamere z razširjenim valovnih dolžin, ki lahko delujejo v bližnjem infrardečem območju.
Glavna naloga tehničnega vida je zaznavanje ovir in drugih predmetov v smeri vožnje, in ker se premikanje izvaja vzdolž tira, ga je potrebno zaznati.
Slika 4. Primer večrazredne segmentacije (tir, vagoni) in določitev osi tira z uporabo binarne maske
Slika 4 prikazuje primer zaznavanja sledi. Za nedvoumno določitev poti gibanja po puščicah se uporabljajo a priori informacije o položaju puščice, odčitki semaforjev, ki se prenašajo po digitalnem radijskem kanalu iz električnega sistema zaklepanja. Trenutno je na svetovnih železnicah trend opuščanja semaforjev in prehoda na sisteme upravljanja preko digitalnega radijskega kanala. To še posebej velja za hitri promet, saj je pri hitrostih nad 200 km / h težko opaziti in prepoznati znake semaforja. V Rusiji obstajata dva odseka, ki delujeta brez uporabe semaforjev - to je Moskovski osrednji obroč in proga Alpika-Service - Adler.
Pozimi lahko pride do situacij, ko je proga popolnoma prekrita s snegom in je prepoznavanje proge skoraj nemogoče, kot je prikazano na sliki 5.
Slika 5 Primer zasnežene proge
V tem primeru postane nejasno, ali zaznani predmeti motijo gibanje lokomotive, torej ali so na poti ali ne. Na postaji Luzhskaya se v tem primeru uporablja visoko natančen digitalni model postaje in visoko natančen navigacijski sistem na vozilu.
Poleg tega je bil digitalni model postaje izdelan na podlagi geodetskih meritev baznih točk. Nato je bil na podlagi obdelave številnih prehodov lokomotiv z visoko natančnim sistemom za določanje položaja izdelan zemljevid vzdolž vseh tirov.
Slika 6 Digitalni model razvoja tira postaje Lužskoj
Eden najpomembnejših parametrov za sistem za določanje položaja na vozilu je napaka pri izračunu orientacije (azimuta) lokomotive. Orientacija lokomotive je potrebna za pravilno orientacijo senzorjev in predmetov, ki jih ti zaznajo. Z napako orientacijskega kota 1° bo napaka koordinat objekta glede na os poti na razdalji 100 metrov 1,7 metra.
Slika 7 Vpliv orientacijske napake na prečno koordinatno napako
Zato največji dopustni pogrešek pri merjenju orientacije lokomotive glede na kot ne sme presegati 0,1°. Sam sistem za določanje položaja na vozilu je sestavljen iz dveh dvofrekvenčnih navigacijskih sprejemnikov v načinu RTK, katerih anteni sta razporejeni vzdolž celotne dolžine lokomotive, da ustvarita dolgo podlago, inercialni navigacijski sistem brez trakov in povezavo s kolesnimi senzorji (števci kilometrov). Standardni odklon določanja koordinat ranžirne lokomotive ni večji od 5 cm.
Poleg tega so bile na postaji Luzhskaya izvedene študije o uporabi tehnologij SLAM (lidar in vizualna) za pridobitev dodatnih podatkov o položaju.
Posledično se določitev tirne širine za ranžirne lokomotive na postaji Luzhskaya izvede s kombiniranjem rezultatov prepoznavanja širine in podatkov digitalnega modela tira na podlagi pozicioniranja.
Zaznavanje ovir poteka tudi na več načinov na podlagi:
- podatki lidarja;
- podatki o stereovidu;
- delo nevronskih mrež.
Eden glavnih virov podatkov so lidarji, ki ustvarijo oblak točk z laserskim skeniranjem. V algoritmih, ki so v uporabi, se uporabljajo predvsem klasični algoritmi združevanja podatkov v gruče. V okviru raziskave se preverja učinkovitost uporabe nevronskih mrež za nalogo združevanja lidarskih točk, kot tudi za skupno obdelavo lidarskih podatkov in podatkov iz video kamer. Slika 8 prikazuje primer lidarskih podatkov (oblak točk z različno odbojnostjo), ki prikazuje človeško lutko na ozadju vagona na postaji Luzhskaya.
Slika 8. Primer podatkov iz lidarja na postaji Luzhskaya
Slika 9 prikazuje primer ekstrakcije grozda iz avtomobila kompleksne oblike po podatkih dveh različnih lidarjev.
Slika 9. Primer interpretacije lidarskih podatkov kot grozd iz vagona
Ločeno je treba omeniti, da so se v zadnjem času stroški lidarjev znižali skoraj za red velikosti, njihove tehnične lastnosti pa so se povečale. Nobenega dvoma ni, da se bo ta trend nadaljeval. Domet zaznavanja predmetov z lidarji, ki se uporabljajo na postaji Luzhskaya, je približno 150 metrov.
Za zaznavanje ovir se uporablja tudi stereo kamera, ki uporablja drugačen fizikalni princip.
Slika 10. Zemljevid neskladja iz stereopara in zaznanih grozdov
Slika 10 prikazuje primer podatkov stereo kamere z zaznavanjem stebrov, zabojev in vagona.
Za zadostno natančnost oblaka točk na razdalji, ki zadostuje za zaviranje, je potrebna uporaba kamer visoke ločljivosti. Povečanje velikosti slike poveča računske stroške za pridobitev karte neskladja. Zaradi potrebnih pogojev glede zasedenosti virov in odzivnega časa sistema je potrebno nenehno razvijati in testirati algoritme in pristope za pridobivanje uporabnih podatkov iz video kamer.
Del testiranja in preverjanja algoritmov se izvaja z uporabo železniškega simulatorja, ki ga razvija Design Bureau TsT skupaj z JSC NIIAS. Slika 11 na primer prikazuje uporabo simulatorja za testiranje delovanja algoritmov stereo kamere.
Slika 11. A, B - levi in desni okvir iz simulatorja; B – pogled od zgoraj na rekonstrukcijo podatkov iz stereo kamere; D - rekonstrukcija slik stereo kamere iz simulatorja.
Glavna naloga nevronskih mrež je zaznavanje ljudi, vagonov in njihovo razvrščanje.
Za delo v težkih vremenskih razmerah so strokovnjaki JSC NIIAS izvedli tudi teste z infrardečimi kamerami.
Slika 12. Podatki iz IR kamere
Podatki vseh senzorjev so združeni na podlagi asociacijskih algoritmov, kjer se oceni verjetnost obstoja ovir (predmetov).
Poleg tega niso vsi predmeti na poti ovire; pri izvajanju ranžirnih operacij se mora lokomotiva samodejno povezati z avtomobili.
Slika 13. Primer vizualizacije vhoda v avtomobil z zaznavanjem ovir z različnimi senzorji
Pri upravljanju ranžirnih lokomotiv brez posadke je izjemno pomembno hitro razumeti, kaj se dogaja z opremo, v kakšnem stanju je. Obstajajo tudi situacije, ko se pred lokomotivo pojavi žival, na primer pes. Algoritmi na vozilu bodo samodejno ustavili lokomotivo, toda kaj storiti potem, če se pes ne umakne s poti?
Za nadzor nad situacijo na krovu in sprejemanje odločitev v primeru izrednih razmer je bil razvit stacionarni daljinski upravljalnik in nadzorna plošča, zasnovana za delo z vsemi lokomotivami brez posadke na postaji. Na postaji Luzhskaya se nahaja na postaji EC.
Slika 14 Daljinski nadzor in upravljanje
Na postaji Luzhskoy nadzorna plošča, prikazana na sliki 14, nadzoruje delovanje treh ranžirnih lokomotiv. Po potrebi lahko s tem daljinskim upravljalnikom upravljate eno od povezanih lokomotiv s prenosom informacij v realnem času (zakasnitev ni večja od 300 ms, ob upoštevanju prenosa podatkov po radijskem kanalu).
Vprašanja funkcionalne varnosti
Najpomembnejše vprašanje pri implementaciji lokomotiv brez posadke je vprašanje funkcionalne varnosti, opredeljeno s standardi IEC 61508 "Funkcionalna varnost električnih, elektronskih, programabilnih elektronskih sistemov, povezanih z varnostjo" (EN50126, EN50128, EN50129), GOST 33435-2015. "Naprave za nadzor, nadzor in varnost železniških tirnih vozil".
Stopnja varnostne celovitosti 4 (SIL4) je potrebna za skladnost z zahtevami za varnostne naprave v vozilu.
Zaradi skladnosti s stopnjo SIL-4 so vse obstoječe varnostne naprave lokomotiv zgrajene po večinski logiki, kjer se izračuni izvajajo vzporedno v dveh kanalih (ali več) s primerjavo rezultatov za odločitev.
Tudi računalniška enota za obdelavo podatkov senzorjev na ranžirnih lokomotivah brez posadke je zgrajena po dvokanalni shemi s primerjavo končnega rezultata.
Uporaba vidnih senzorjev, delo v različnih vremenskih razmerah in v različnih okoljih zahteva nov pristop k vprašanju dokazovanja varnosti brezpilotnih vozil.
Leta 2019 je bil sprejet standard ISO/PAS 21448 »Cestna vozila. Varnost določenih funkcij (SOTIF). Eno od glavnih načel tega standarda je scenarijski pristop, ki upošteva obnašanje sistema v različnih okoliščinah. Skupno število scenarijev je neskončno. Primarni cilj zasnove je čim bolj zmanjšati območja 2 in 3, ki predstavljata znane nevarne scenarije in neznane nevarne scenarije.
Slika 15 Transformacija skripte kot rezultat razvoja
V okviru uporabe tega pristopa so strokovnjaki JSC NIIAS analizirali vse nastale situacije (scenarije) od začetka delovanja leta 2017. Nekatere situacije, ki jih je v realnem delovanju težko srečati, so obdelane s simulatorjem PKB TsT.
Regulativna vprašanja
Obravnavati je treba tudi regulativna vprašanja, da bi resnično prešli na popolnoma samodejni nadzor brez prisotnosti strojevodje v kabini lokomotive.
Trenutno so Ruske železnice odobrile časovni načrt za izvajanje del na regulativni podpori za izvajanje ukrepov za uvedbo sistemov avtomatskega krmiljenja železniškega voznega parka. Eno najpomembnejših vprašanj je posodobitev Pravilnika o postopku notranje preiskave in obračuna prometnih nesreč, ki so povzročile škodo življenju ali zdravju državljanov, ki niso povezane s proizvodnjo v železniškem prometu. V skladu s tem načrtom je treba leta 2021 razviti in odobriti paket dokumentov, ki urejajo delovanje brezpilotnih železniških vozil.
spremna beseda
Trenutno na svetu ni analogov ranžirnih lokomotiv brez posadke, ki delujejo na postaji Luzhskaya. Strokovnjaki iz Francije (podjetje SNCF), Nemčije, Nizozemske (podjetje Prorail), Belgije (podjetje Lineas) so se seznanili z razvitim nadzornim sistemom v letih 2018–2019 in so zainteresirani za implementacijo takšnih sistemov. Ena od glavnih nalog JSC NIIAS je razširitev funkcionalnosti in ponovitev ustvarjenega sistema upravljanja tako na ruskih železnicah kot za tuja podjetja.
Ruske železnice trenutno vodijo tudi projekt razvoja brezpilotnih električnih vlakov Lastochka. Slika 16 prikazuje predstavitev prototipa avtomatskega krmilnega sistema za električni vlak ES2G Lastochka avgusta 2019 v okviru. Mednarodni železniški salon vesolja 1520 "PRO//Dvizhenie.Expo".
Slika 16. Prikaz delovanja brezpilotnega električnega vlakca na MCC
Ustvarjanje električnega vlaka brez posadke je veliko težja naloga zaradi visokih hitrosti, znatnih zavornih poti in zagotavljanja varnega vkrcanja / izkrcanja potnikov na postajališčih. Trenutno se v MCC aktivno izvajajo testi. Zgodba o tem projektu naj bi bila objavljena v bližnji prihodnosti.
Vir: www.habr.com