Sự phát triển của các công nghệ không người lái trên đường sắt đã bắt đầu từ khá lâu, từ năm 1957, khi tổ hợp lái tự động thử nghiệm đầu tiên cho các chuyến tàu ngoại ô được thành lập. Để hiểu được sự khác biệt giữa các cấp độ tự động hóa đối với vận tải đường sắt, một cấp độ được đưa ra, được định nghĩa trong tiêu chuẩn IEC-62290-1. Không giống như vận tải đường bộ, vận tải đường sắt có 4 mức độ tự động hóa, được thể hiện trong Hình 1.
Hình 1. Mức độ tự động hóa theo tiêu chuẩn IEC-62290
Hầu hết tất cả các đoàn tàu hoạt động trên mạng lưới Đường sắt Nga đều được trang bị thiết bị an toàn tương ứng với cấp độ tự động hóa 1. Các đoàn tàu cấp độ tự động hóa 2 đã được vận hành thành công trên mạng lưới đường sắt Nga trong hơn 20 năm, hàng nghìn đầu máy được trang bị. Cấp độ này được thực hiện bằng các thuật toán điều khiển lực kéo và phanh để hướng dẫn đoàn tàu tiết kiệm năng lượng dọc theo một tuyến đường nhất định, có tính đến lịch trình và chỉ dẫn của hệ thống tín hiệu đầu máy tự động nhận được qua kênh cảm ứng từ các mạch đường ray. Việc sử dụng cấp độ 2 làm giảm sự mệt mỏi của người lái xe và tăng mức tiêu thụ năng lượng và độ chính xác trong việc thực hiện lịch trình giao thông.
Cấp độ 3 giả định rằng có thể không có người lái trong buồng lái, điều này yêu cầu triển khai hệ thống tầm nhìn.
Cấp 4 ngụ ý hoàn toàn không có người lái trên tàu, điều này đòi hỏi phải thay đổi đáng kể thiết kế đầu máy (tàu điện). Ví dụ, các công tắc tự động được cài đặt trên tàu, sẽ không thể hoạt động trở lại nếu chúng được kích hoạt mà không có sự hiện diện của người trên tàu.
Hiện tại, các dự án đạt cấp độ 3 và 4 đang được thực hiện bởi các công ty hàng đầu thế giới như Siemens, Alstom, Thales, SNCF, SBB và các công ty khác.
Siemens đã trình bày dự án của mình trong lĩnh vực xe điện không người lái vào tháng 2018 năm 3 tại triển lãm Innotrans. Xe điện này đã hoạt động ở Potsdam với cấp độ tự động hóa GoA2018 từ năm XNUMX.
Hình 2 Xe điện Siemens
Vào năm 2019, Siemens đã tăng hơn gấp đôi chiều dài của tuyến đường không người lái.
Đường sắt Nga là một trong những công ty đầu tiên trên thế giới bắt đầu phát triển các phương tiện đường sắt không người lái. Do đó, vào năm 2015, tại nhà ga Luzhskaya, một dự án đã được khởi động để tự động hóa chuyển động của 3 đầu máy xe lửa chạy song song, trong đó NIIAS JSC đóng vai trò là nhà tích hợp dự án và nhà phát triển các công nghệ cơ bản.
Việc tạo ra một đầu máy không người lái là một quá trình phức tạp phức tạp không thể thực hiện được nếu không có sự hợp tác với các công ty khác. Do đó, tại nhà ga Luzhskaya, cùng với Công ty cổ phần NIIAS, các công ty như:
- Công ty cổ phần "VNIKTI" về việc phát triển hệ thống điều khiển trên tàu;
- Siemens - về tự động hóa hoạt động của bãi tập kết (hệ thống MSR-32) và tự động hóa hoạt động của xe đẩy;
- Công ty cổ phần "Radioavionika" về hệ thống khóa liên động bộ vi xử lý điều khiển mũi tên, đèn giao thông;
- PKB TsT - tạo trình giả lập;
- Đường sắt Nga là điều phối viên dự án.
Ở giai đoạn đầu tiên, nhiệm vụ là đạt được mức độ tự động hóa giao thông cấp 2, khi người lái xe, trong điều kiện bình thường để tổ chức công việc chuyển hướng, không sử dụng bộ điều khiển đầu máy.
Trong quá trình vận hành đầu máy xe lửa thông thường, việc điều khiển giao thông được thực hiện bằng cách truyền lệnh bằng giọng nói từ người điều phối đến người lái xe với việc thiết lập các tuyến đường thích hợp (mũi tên rẽ, bật đèn giao thông).
Khi chuyển sang cấp độ tự động hóa 2, tất cả các giao tiếp bằng giọng nói đã được thay thế bằng một hệ thống mệnh lệnh được truyền qua kênh vô tuyến an toàn kỹ thuật số. Về mặt kỹ thuật, việc quản lý đầu máy xe lửa tại nhà ga Luzhskaya được xây dựng trên cơ sở:
- mô hình nhà ga số thống nhất;
- giao thức điều khiển chuyển động của đầu máy xe lửa (để gửi lệnh và giám sát việc thực hiện chúng);
- tương tác với hệ thống khóa liên động điện để lấy thông tin về các tuyến đường đã chỉ định, vị trí của các mũi tên và tín hiệu;
- hệ thống định vị cho đầu máy xe lửa;
- đài phát thanh kỹ thuật số đáng tin cậy.
Đến năm 2017, 3 đầu máy xe lửa TEM-7A đã vận hành 95% thời gian tại nhà ga Luzhskaya ở chế độ hoàn toàn tự động, thực hiện các hoạt động sau:
- Tự động di chuyển dọc theo một tuyến đường nhất định;
- Ra vào toa xe tự động;
- Khớp nối tự động với toa xe;
- Đẩy toa xe vào bãi tập kết.
Vào năm 2017, một dự án đã được khởi động để tạo ra một hệ thống tầm nhìn cho đầu máy xe lửa và giới thiệu điều khiển từ xa trong trường hợp khẩn cấp.
Vào tháng 2017 năm 3, các chuyên gia của Công ty cổ phần NIIAS đã lắp đặt nguyên mẫu đầu tiên của hệ thống quan sát đầu máy xe lửa, bao gồm radar, lidar và camera (Hình XNUMX).
Hình 3 Các phiên bản đầu tiên của hệ thống thị giác
Trong quá trình thử nghiệm tại trạm của hệ thống tầm nhìn Luga năm 2017-2018, các kết luận sau đã được đưa ra:
- Việc sử dụng radar để phát hiện chướng ngại vật là không thực tế vì đường sắt có một số lượng đáng kể các vật thể kim loại có độ phản xạ tốt. Phạm vi phát hiện của những người so với nền của họ không vượt quá 60-70 mét, ngoài ra, các radar có độ phân giải góc không đủ và khoảng 1 °. Phát hiện của chúng tôi sau đó đã được xác nhận bằng kết quả kiểm tra của các đồng nghiệp từ SNCF (nhà điều hành đường sắt của Pháp).
- Nắp đậy cho kết quả rất tốt với tiếng ồn tối thiểu. Trong trường hợp có tuyết rơi, mưa, sương mù, phạm vi phát hiện đối tượng sẽ giảm không đáng kể. Tuy nhiên, trong năm 2017, giá thành của lidar khá cao đã ảnh hưởng không nhỏ đến hiệu quả kinh tế của dự án.
- Camera là một thành phần không thể thiếu của hệ thống thị giác kỹ thuật và cần thiết cho các nhiệm vụ phát hiện, phân loại đối tượng và điều khiển từ xa. Để hoạt động vào ban đêm và điều kiện thời tiết khó khăn, cần phải có camera hồng ngoại hoặc camera có dải bước sóng mở rộng có khả năng hoạt động trong dải hồng ngoại gần.
Nhiệm vụ chính của tầm nhìn kỹ thuật là phát hiện chướng ngại vật và các vật thể khác theo hướng di chuyển, và vì chuyển động được thực hiện dọc theo đường đua nên cần phải phát hiện ra nó.
Hình 4. Một ví dụ về phân đoạn nhiều lớp (đường ray, toa xe) và xác định trục đường ray bằng cách sử dụng mặt nạ nhị phân
Hình 4 cho thấy một ví dụ về phát hiện theo dõi. Để xác định rõ ràng lộ trình di chuyển dọc theo các mũi tên, thông tin tiên nghiệm được sử dụng về vị trí của mũi tên, cách đọc đèn giao thông, được truyền qua kênh radio kỹ thuật số từ hệ thống khóa liên động điện. Hiện nay, các tuyến đường sắt trên thế giới đang có xu hướng bỏ đèn tín hiệu giao thông và chuyển sang hệ thống điều khiển qua kênh radio kỹ thuật số. Điều này đặc biệt đúng đối với giao thông tốc độ cao, vì ở tốc độ hơn 200 km / h, việc nhận biết và nhận biết tín hiệu đèn giao thông trở nên khó khăn. Ở Nga, có hai đoạn được vận hành mà không sử dụng đèn giao thông - đó là Vành đai trung tâm Moscow và tuyến Alpika-Service - Adler.
Vào mùa đông, các tình huống có thể phát sinh khi đường đua bị tuyết bao phủ hoàn toàn và việc nhận dạng đường đua gần như là không thể, như thể hiện trong Hình 5.
Hình 5 Ví dụ về đường chạy phủ đầy tuyết
Trong trường hợp này, sẽ không rõ liệu các vật thể được phát hiện có cản trở chuyển động của đầu máy hay không, tức là chúng có đang trên đường đi hay không. Tại nhà ga Luzhskaya, trong trường hợp này, một mô hình kỹ thuật số có độ chính xác cao của nhà ga và hệ thống định vị trên tàu có độ chính xác cao được sử dụng.
Hơn nữa, mô hình kỹ thuật số của trạm được tạo ra trên cơ sở đo đạc trắc địa của các điểm cơ sở. Sau đó, dựa trên việc xử lý nhiều đoạn đầu máy với hệ thống định vị có độ chính xác cao, một bản đồ dọc theo tất cả các đường ray đã được hoàn thành.
Hình 6 Mô hình kỹ thuật số phát triển đường ray của nhà ga Luzhskoy
Một trong những thông số quan trọng nhất của hệ thống định vị trên tàu là sai số khi tính toán hướng (phương vị) của đầu máy. Định hướng của đầu máy là cần thiết để định hướng chính xác các cảm biến và đối tượng được chúng phát hiện. Với sai số góc định hướng là 1°, sai số tọa độ của đối tượng so với trục đường dẫn ở khoảng cách 100 mét sẽ là 1,7 mét.
Hình 7 Ảnh hưởng của sai số định hướng đến sai số tọa độ ngang
Do đó, sai số tối đa cho phép khi đo hướng của đầu máy về góc không được vượt quá 0,1°. Bản thân hệ thống định vị trên tàu bao gồm hai máy thu điều hướng tần số kép ở chế độ RTK, các ăng-ten được đặt dọc theo toàn bộ chiều dài của đầu máy để tạo ra một chân đế dài, hệ thống định vị quán tính có dây buộc và kết nối với cảm biến bánh xe (đồng hồ đo quãng đường). Độ lệch chuẩn xác định tọa độ của đầu máy shunt không quá 5 cm.
Ngoài ra, các nghiên cứu đã được thực hiện tại nhà ga Luzhskaya về việc sử dụng các công nghệ SLAM (lidar và hình ảnh) để thu được dữ liệu vị trí bổ sung.
Do đó, việc xác định khổ đường sắt cho đầu máy chạy song song tại ga Luzhskaya được thực hiện bằng cách kết hợp kết quả nhận dạng khổ và dữ liệu mô hình đường ray kỹ thuật số dựa trên định vị.
Phát hiện chướng ngại vật cũng được thực hiện theo nhiều cách dựa trên:
- dữ liệu nắp;
- dữ liệu tầm nhìn âm thanh nổi;
- công việc của mạng nơ-ron.
Một trong những nguồn dữ liệu chính là các lidar, thứ tạo ra một đám mây điểm từ quá trình quét laze. Trong các thuật toán đang vận hành, thuật toán phân cụm dữ liệu cổ điển được sử dụng chủ yếu. Là một phần của nghiên cứu, hiệu quả của việc sử dụng mạng thần kinh cho nhiệm vụ phân cụm các điểm lidar, cũng như để xử lý chung dữ liệu lidar và dữ liệu từ máy quay video, đã được kiểm tra. Hình 8 cho thấy một ví dụ về dữ liệu lidar (một đám mây các điểm có hệ số phản xạ khác nhau) thể hiện một hình nộm người trên nền một toa tàu ở nhà ga Luzhskaya.
Hình 8. Ví dụ về dữ liệu từ lidar tại ga Luzhskaya
Hình 9 cho thấy một ví dụ về trích xuất một cụm từ ô tô có hình dạng phức tạp theo dữ liệu của hai nắp khác nhau.
Hình 9. Một ví dụ về diễn giải dữ liệu lidar dưới dạng một cụm từ xe phễu
Một cách riêng biệt, điều đáng chú ý là gần đây, chi phí của các nắp đậy đã giảm gần như đáng kể và các đặc tính kỹ thuật của chúng đã tăng lên. Không có nghi ngờ rằng xu hướng này sẽ tiếp tục. Phạm vi phát hiện của các đối tượng bằng nắp đậy được sử dụng tại nhà ga Luzhskaya là khoảng 150 mét.
Một camera âm thanh nổi sử dụng một nguyên tắc vật lý khác cũng được sử dụng để phát hiện chướng ngại vật.
Hình 10. Bản đồ chênh lệch từ một cặp lập thể và các cụm được phát hiện
Hình 10 cho thấy một ví dụ về dữ liệu camera âm thanh nổi với tính năng phát hiện cột điện, hộp điều hướng và toa xe.
Để có đủ độ chính xác của đám mây điểm ở khoảng cách đủ để phanh, cần sử dụng camera có độ phân giải cao. Việc tăng kích thước hình ảnh sẽ làm tăng chi phí tính toán để có được bản đồ chênh lệch. Do các điều kiện cần thiết về tài nguyên bị chiếm dụng và thời gian phản hồi của hệ thống, cần phải liên tục phát triển và thử nghiệm các thuật toán và phương pháp trích xuất dữ liệu hữu ích từ máy quay video.
Một phần của thử nghiệm và xác minh các thuật toán được thực hiện bằng cách sử dụng trình mô phỏng đường sắt do Phòng thiết kế TsT phát triển cùng với Công ty cổ phần NIIAS. Ví dụ, Hình 11 cho thấy việc sử dụng trình giả lập để kiểm tra hoạt động của các thuật toán camera âm thanh nổi.
Hình 11. A, B - khung bên trái và bên phải từ trình mô phỏng; B – chế độ xem từ trên xuống của quá trình tái tạo dữ liệu từ camera âm thanh nổi; D - tái tạo hình ảnh camera âm thanh nổi từ trình mô phỏng.
Nhiệm vụ chính của mạng lưới thần kinh là phát hiện người, toa xe và phân loại chúng.
Để làm việc trong điều kiện thời tiết khắc nghiệt, các chuyên gia của Công ty cổ phần NIIAS cũng đã tiến hành thử nghiệm bằng camera hồng ngoại.
Hình 12. Dữ liệu từ camera hồng ngoại
Dữ liệu từ tất cả các cảm biến được tích hợp dựa trên thuật toán liên kết, trong đó xác suất tồn tại của các chướng ngại vật (đối tượng) được ước tính.
Hơn nữa, không phải mọi vật thể trên đường đi đều là chướng ngại vật, khi thực hiện thao tác chuyển hướng, đầu máy phải tự động ghép nối với toa xe.
Hình 13. Một ví dụ về trực quan hóa lối vào ô tô với việc phát hiện chướng ngại vật bằng các cảm biến khác nhau
Khi vận hành đầu máy xe lửa không người lái, điều cực kỳ quan trọng là phải nhanh chóng hiểu chuyện gì đang xảy ra với thiết bị, tình trạng của thiết bị. Cũng có những tình huống khi một con vật, chẳng hạn như một con chó, xuất hiện trước đầu máy. Các thuật toán trên tàu sẽ tự động dừng đầu máy, nhưng phải làm gì tiếp theo nếu con chó không tránh đường?
Để kiểm soát tình hình trên tàu và đưa ra quyết định trong trường hợp khẩn cấp, bảng điều khiển và điều khiển từ xa cố định đã được phát triển, được thiết kế để hoạt động với tất cả các đầu máy không người lái tại nhà ga. Tại nhà ga Luzhskaya, nó nằm ở trạm EC.
Hình 14 Điều khiển và quản lý từ xa
Tại nhà ga Luzhskoy, bảng điều khiển như trong Hình 14 điều khiển hoạt động của ba đầu máy chuyển hướng. Nếu cần, sử dụng điều khiển từ xa này, bạn có thể điều khiển một trong các đầu máy được kết nối bằng cách truyền thông tin trong thời gian thực (độ trễ không quá 300 ms, có tính đến việc truyền dữ liệu qua kênh radio).
Vấn đề an toàn chức năng
Vấn đề quan trọng nhất trong việc triển khai đầu máy không người lái là vấn đề an toàn chức năng, được xác định theo tiêu chuẩn IEC 61508 "An toàn chức năng của các hệ thống điện, điện tử, điện tử có thể lập trình liên quan đến an toàn" (EN50126, EN50128, EN50129), GOST 33435-2015 “Thiết bị điều khiển, giám sát và an toàn toa xe đường sắt”.
Mức độ toàn vẹn an toàn 4 (SIL4) là bắt buộc để tuân thủ các yêu cầu đối với các thiết bị an toàn trên máy bay.
Để tuân thủ cấp độ SIL-4, tất cả các thiết bị an toàn đầu máy hiện có đều được xây dựng theo logic đa số, trong đó các phép tính được thực hiện song song trên hai kênh (hoặc nhiều hơn) với sự so sánh kết quả để đưa ra quyết định.
Đơn vị tính toán để xử lý dữ liệu từ các cảm biến trên đầu máy xe lửa không người lái cũng được chế tạo theo sơ đồ hai kênh với sự so sánh kết quả cuối cùng.
Việc sử dụng cảm biến tầm nhìn, hoạt động trong các điều kiện thời tiết và môi trường khác nhau đòi hỏi một cách tiếp cận mới đối với vấn đề chứng minh sự an toàn của phương tiện không người lái.
Năm 2019, tiêu chuẩn ISO/PAS 21448 “Phương tiện giao thông đường bộ. Bảo mật của các chức năng được chỉ định (SOTIF). Một trong những nguyên tắc chính của tiêu chuẩn này là cách tiếp cận theo kịch bản, xem xét hành vi của hệ thống trong các tình huống khác nhau. Tổng số kịch bản là vô hạn. Mục tiêu thiết kế chính là giảm thiểu các khu vực 2 và 3 đại diện cho các tình huống không an toàn đã biết và các tình huống không an toàn chưa biết.
Hình 15 Chuyển đổi tập lệnh là kết quả của quá trình phát triển
Là một phần của việc áp dụng phương pháp này, các chuyên gia của Công ty cổ phần NIIAS đã phân tích tất cả các tình huống (kịch bản) phát sinh kể từ khi bắt đầu hoạt động vào năm 2017. Một số tình huống khó gặp trong hoạt động thực tế được xử lý bằng trình giả lập PKB TsT.
Vấn đề pháp lý
Các vấn đề về quy định cũng phải được giải quyết để thực sự chuyển sang điều khiển hoàn toàn tự động mà không cần sự hiện diện của người lái trong buồng lái của đầu máy.
Hiện tại, Đường sắt Nga đã phê duyệt kế hoạch thực hiện công việc hỗ trợ theo quy định để thực hiện các biện pháp giới thiệu hệ thống điều khiển tự động cho đầu máy toa xe lửa. Một trong những vấn đề quan trọng nhất là cập nhật Quy định về thủ tục điều tra nội bộ và hạch toán các vụ tai nạn giao thông gây tổn hại đến tính mạng hoặc sức khỏe của công dân không liên quan đến sản xuất trong vận tải đường sắt. Theo kế hoạch này, trong năm 2021, một gói văn bản quy định về hoạt động của các phương tiện đường sắt không người lái sẽ được xây dựng và phê duyệt.
bạt
Hiện tại, không có loại đầu máy xe lửa không người lái nào tương tự trên thế giới được vận hành tại nhà ga Luzhskaya. Các chuyên gia từ Pháp (công ty SNCF), Đức, Hà Lan (công ty Prorail), Bỉ (công ty Lineas) đã làm quen với hệ thống điều khiển được phát triển trong năm 2018-2019 và quan tâm đến việc triển khai các hệ thống đó. Một trong những nhiệm vụ chính của Công ty cổ phần NIIAS là mở rộng chức năng và nhân rộng hệ thống quản lý đã tạo cho cả đường sắt Nga và cho các công ty nước ngoài.
Hiện tại, Đường sắt Nga cũng đang dẫn đầu dự án phát triển tàu điện không người lái Lastochka. Hình 16 cho thấy bản trình diễn nguyên mẫu của hệ thống điều khiển tự động cho tàu điện ES2G Lastochka vào tháng 2019 năm 1520 trong khuôn khổ. Salon không gian đường sắt quốc tế XNUMX "PRO // Dvizhenie.Expo".
Hình 16. Trình diễn vận hành tàu điện không người lái tại MCC
Tạo ra một đoàn tàu điện không người lái là một nhiệm vụ khó khăn hơn nhiều do tốc độ cao, khoảng cách phanh đáng kể và đảm bảo hành khách lên / xuống tàu an toàn tại các điểm dừng. Hiện tại, các cuộc thử nghiệm đang được tiến hành tích cực tại MCC. Một câu chuyện về dự án này dự kiến sẽ được xuất bản trong thời gian tới.
Nguồn: www.habr.com