Get best of the week

Da haben wir den coolsten Autopiloten der Welt für eine Rangierlok geschrieben

Bild
Einer der frühesten Prototypen für Tests.

Ich muss sofort sagen: Er ist der coolste, weil er der einzige Autopilot der dritten Stufe ist, der zum Probebetrieb gebracht wurde. Und er war der einzige, der vor Gericht gestellt wurde, denn ohne die Erfahrung mit Autopilot-Straßenbahnen und etwas anderem macht es einfach keinen Sinn, in diesen Markt einzusteigen. Es gibt viele Diesellokomotiven, die Aufgabe ist interessant und wichtig für die Produktion, aber sie zahlt sich nicht als separate aus. Wir wissen über die Entwicklungen zu diesem Thema bei NIIAS und Siemens Bescheid, aber wir wissen nicht, dass ihre Straßenbahnen irgendwo in einer städtischen Umgebung verkehrten und Lokomotiven echte Güter transportierten.

Da haben wir schon viele verschiedene Entwicklungen und Lösungen mit unbemannten Straßenbahnen In Russland und China haben wir beschlossen, mit einem großen Unternehmen mit einer großen Flotte von Rangierdiesellokomotiven zu experimentieren, mit denen Rohstoffe an Werkstätten geliefert werden.

Dort besteht das Problem darin, dass die Bewegung der Lokomotive durch viele Signale, die Positionen von Personen und Infrastruktur sowie die Teams des Dispatchers reguliert wird. Der Fahrer sollte während der gesamten Schicht (ca. 12 Stunden), auch nachts, äußerst aufmerksam bleiben. Infolgedessen verpasst er früher oder später entweder etwas und hat einen Unfall oder schlägt jemanden nieder. Dies ist Leben, Transportverletzungen passieren, aber speziell in diesen Situationen können Sie es sich leisten, Diesel-Lokomotiven mit Radar zu versehen, da nicht nur eine Diesellok aufsteht, sondern ein ganzes großes Unternehmen. Für eine lange Zeit. Kollisionsvermeidung und Autopilot können die Belastung einer Person im Cockpit erheblich reduzieren, und dann wird die Produktion nicht hochgefahren.

Das Modul im Bild ist einer der frühesten Prototypen der Kameraeinheit, mit der wir begonnen haben. Von diesem Moment an erlebte er bedeutende Veränderungen, aber es ist immer wieder interessant zu sehen, wie alles begann. Jetzt werde ich Ihnen sagen, wie Roboter im Allgemeinen an Stationen navigieren können, da die Aufgabe eigentlich nicht trivial ist.

Unser Autopilot gewährleistet einen sicheren Betrieb bei schwierigen Wetter- und Klimabedingungen sowie bei allen Lichtverhältnissen.

Folgendes ist an der Lok angebracht:

Bild
Die aktuelle Version in der Hardware der Kameraeinheit unterscheidet sich stark von den ersten Prototypen.

Bild

Drei Kameras werden benötigt, da sich diese Konstruktion sehr schnell bewegen kann, der Bremsweg im Gegensatz zur Straßenbahn groß ist (Straßenbahnen werden im Notfall fast eingesetzt) ​​und die Last dahinter schwer ist. Daher ist es notwendig, die Situation im Voraus vorherzusagen. Sehr oft müssen Sie die Anzeigen von Ampeln in solchen Szenen lesen:

Bild

Daher gibt es drei Kameras:

Bild

Das sehen sie:

Bild

Plus Radar.

Ein Setup wird ziemlich teuer benötigt, etwa 15 Tausend Dollar. Dies wird nicht auf ein Auto angewendet, da der Komplex nicht mehr als ein Auto kosten sollte. Es ist jedoch sinnvoll, einen solchen Hardware-Software-Komplex auf Diesellokomotiven einzusetzen, und es zahlt sich aus. Und die Aufgabe ist anders. Auf der letzten Konferenz zeigte Google alle Sensoren, die seiner Meinung nach in jedem unbemannten Fahrzeug installiert werden sollten, dessen Preis weit über 100.000 US-Dollar liegt. Sowohl sie als auch wir haben eine konvergente Duplizierung: Wenn eines der Subsysteme ausfällt, ist es möglich, für den Rest zum Depot (Service) zu gelangen.

Warum in Russland angefangen


Weil wir in landwirtschaftlichen Maschinen unter TOP-3, in der Eisenbahn unter TOP-5 stehen und über eines der am weitesten entwickelten Straßenbahnnetze der Welt verfügen (aber über die Top Ten hinaus, zumindest mit China zu vergleichen). Der Weltmarkt für Traktoren, Mähdrescher, Straßenbahnen und Diesellokomotiven macht ein Drittel des Automobils aus. Dritte. Und wir haben ein ideales Land für die Entwicklung all dessen, auch weil in den 90er Jahren alle zusammengebrochen sind und nicht gekauft haben und ein Großteil der Ausrüstung jetzt fast frisch ist, das heißt, es gibt fast keine Generationen vor dem letzten.

In der Welt - 300.000 Lokomotiven. In unserem Land - 50.000 Lokomotiven der Russischen Eisenbahnen. Von diesen rangieren 15.000. Hinzu kommen 10.000 Lokomotiven privater Eigentümer. Dies sind meist große Anlagen - metallurgische Anlagen. 250 Lokomotiven - zum Beispiel auf Novolipetsk, wo wir Tests durchgeführt haben. Sie lösen ein spezifisches Problem: die Kontinuität des Prozesses der Lieferung von Rohstoffen an die Produktion oder den Versand von Fertigprodukten an die Hauptbahn. Es gibt Chemie-, Metallurgie- und Bergbauunternehmen mit solchen Aufgaben.

Pro Jahr werden weniger als 1.000 Diesellokomotiven produziert. Dies ist Aftermarket - Sie müssen sich mit der aktuellen Flotte befassen. Es ist notwendig, es auszurüsten.

Und das können wir sehr gut.

Die Zahl der Unfälle in geschlossenen Räumen ist größer als es von außen scheint. Sie sind fast immer ohne Verluste, aber mit materiellen Schäden (Pfeilschnitt, der Zug ist von den Schienen geraten), und der Produktionsrhythmus ist während der Reparatur immer unterbrochen.

Die Aufgabe besteht darin, die L3 zu einer unbemannten Lokomotive zu machen.

Entscheidung


Mit der Straßenbahnbetriebszeit können Sie den Weg gut halten:

Bild

Und es ist gut, die Hindernisse zu erkennen:

Bild

Aber es funktioniert nicht, den Code nur auf die Lok zu bekommen und zu rollen. Tatsache ist, dass wenn die Straßenbahnstrecke recht einfach ist (zweigleisig mit einem Minimum an Abzweigungen), die Lokomotive eine viel höhere Komplexität der Stationen aufweist und Sie in einer dichten Gruppe von Gleisen sehr gut navigieren müssen.

Plus Rangierdiesellokomotiven - sie fahren nicht im ganzen Land, sondern bewegen sich auf ihren geschlossenen Strecken. Das erste, was wir getan haben, war, Track Maps als zusätzliche Datenquelle basierend auf Plänen und Satellitenbildern zu erstellen (wir müssen zugeben, dass es sich bei Satellitenbildern als viel schneller und zuverlässiger herausstellte). Das heißt, sie haben ein neuronales Netzwerk trainiert, um Pfade hervorzuheben, aber bisher passen wir das Ergebnis von Hand an. Die folgenden Schemata wurden erhalten:

Bild

An Bord befinden sich ein hochpräzises GPS + GLONASS (ebenfalls teuer, aber hier können Sie), ein visuelles Orientierungsschema und ein Radar. Dies bedeutet, dass Sie Koordinaten ungefähr an einen Abschnitt der Route anhängen und aufgrund der Erkennung der umgebenden Objekte den genauen Ort „herausfinden“ können.

Es ist praktisch, wenn es eine Satellitenkarte gibt.

Bild

Deshalb haben wir als nächstes damit begonnen, den Stationen Diesellokomotiven beizubringen. Tatsächlich merkt sich die Lok bei jeder Passage entlang der Route die umgebenden Objekte und erkennt sie, um sie in permanente und temporäre zu unterteilen (es ist seltsam, mit einem Kanister oder einer Person zu navigieren, aber aufgrund der Gesamtheit der Masten, Ampeln und Pfeile ist dies durchaus möglich). Dann projiziert er auf die Karte. Dies ist eine der Datenquellen und ermöglicht es, die Genauigkeit der Entscheidungsfindung durch den Autopiloten erheblich zu verbessern. Der Speicheralgorithmus ist ungefähr der gleiche wie bei FaceID: Neue erfolgreiche Daten werden dem Trainingssatz hinzugefügt.

Natürlich mussten wir Datensätze zu Beginn manuell markieren. Nicht die angenehmste und schnellste Arbeit, aber sehr notwendig. Es war möglich, Datensätze nur in der Einrichtung zu sammeln, da vieles im Inneren nichts mit Geschäftsbanken zu tun hatte.

Bild

Eines der Merkmale der Stationen ist helles Licht und schlechte Erkennungsbedingungen. Hier muss das Radar unbedingt nach Fußgängern suchen, die Videoanalyse an sich zieht nicht:

Bild

So können Sie die schlechten Szenen (willkürliche Hindernisse auf den Gleisen, Entfernungsschätzung zu Objekten) auf Kosten der Stereovision zeichnen, wodurch noch mehr Daten für die Low-Level-Definition des Umgebungsbildes entstehen:

Bild

Seit Radar - von uns selbst können wir Low-Level-Daten von allen Sensoren empfangen und mehr Korrelationen aus neuronalen Netzen direkt im laufenden Betrieb als üblich herausholen. Einschließlich aus dem ursprünglichen Radarscan. Dies stellte sich auch als sehr wichtig für das Projekt heraus.

Natürlich verwenden wir auch Vorhersagen über die Bewegung von Menschen (weitere Details finden Sie im letzten Beitrag über die Straßenbahn). Aber hier ist alles einfach, die Leute gehen fast nicht und versuchen nicht, unter eine Diesellok zu springen, um hineinzukommen. Hier sind die Hindernisvermeidung:



So wird die Position der Pfeile erkannt: Wir warten auf den Pfeil in der Navigation, wir suchen nach dem Pfeil, wir wechseln zur Fernkamera für einen genaueren Blick, wir wählen das Segment mit dem Pfeil im Rahmen aus, der es in das Neuron zieht, wir erhalten das Ergebnis des Pfeilzustands.

Bild

Was ist der Unterschied zwischen den Aufgaben einer Rangierdiesellokomotive und den üblichen?


Rangieren - das sind solche Geräte:

Bild

Hier ist es schöner:

Bild

Eine solche Lokomotive ist fast ständig damit beschäftigt, dass sie sich dem Zug nähert und an diesen ankoppelt.

Merkmale der Bewegung ist, dass er zieht und drückt. Es bewegt sich in zwei Richtungen, dh ein halber Tag geht gegen die Hauptansicht von der Kabine aus.

Manöver unterliegen vielen Einschränkungen, neben den üblichen gibt es auch eigene Ampeln.

Wenn auf normalen Leitungen nur wenige Pfeile vorhanden sind, verfügt der Rangierdienst innerhalb der Station normalerweise über ein ganzes Netzwerk von Schaltern. GPS + RTK-Korrekturen reichen an den Stationen nicht aus, da es viele verschiedene Eisen gibt. Die Kalman-Filterung garantiert keine Pfaderhaltung. Wir haben ständig eineinhalb Meter - der nächste Weg, und wir können uns dort positionieren, führt zu Algorithmusfehlern. Wir haben einen Partikelfilter für Low-Level-Daten verwendet, mit dem die Positionierungsgenauigkeit zehnmal verbessert werden konnte. Die Partikelfilterung ist bei der Berechnung schwierig (dies kann umgangen werden), und wir geben möglicherweise kein explizites Bewegungsmodell an. Aber Sie können ihm Daten von allen Sensoren geben: Dies sind Kilometerzähler, Masten am Bahnhof, Ampeln und Pfeile, wir binden an eine virtuelle Karte. Arbeitet unter Brücken. Verteilung vor den SäulenMit Schützen und Ampeln am Bahnhof können Sie ihre eigene Position viel genauer einschätzen als mit GPS. In Zukunft planen wir, die RTK-Korrekturen ganz aufzugeben. GPS wird nur für eine erste Einschätzung der Situation benötigt. Als nächstes folgt die Korrelation der Säulen auf der Karte und auf der Kamera / dem Radar.

Ampeln sind komplexer als in einer Straßenbahn. Es ist notwendig, zwischen Verkehrssignalen zu unterscheiden. Auf den Strecken gibt es eine ALSN, und für Rangieraufgaben wird das Signal entlang der Schiene innerhalb der Station nicht dupliziert. Benötigen Sie einen Nachtmodus, dann leuchten Ampeln die Kamera. Im Tagesmodus sind sie manchmal auch blass. Dafür haben sie ein Filtersystem entwickelt. Es ist notwendig, 300 Meter zu erkennen, um Zeit zu haben, die Komposition zu stoppen.

Mit einer vorbereiteten und markierten Satellitenkarte wird es gut, aber der Autopilot kann nach fünf oder sechs Fahrten zur neuen Station selbst lernen. Wenn das Büro die Karte nicht vorbereitet, müssen Sie an den neuen Stationen leer fahren. Wenn die Karte jedoch veraltet ist, geht unser Roboter nicht verloren. Es ist wichtig, dass dies viele Ressourcen verbraucht, da Sie nicht nur die Objekte betrachten, sondern auch deren Typ analysieren müssen. Der Transferoffizier kann zu einem permanenten Objekt werden, da er sich immer an einem Ort befindet. Wenn ihm jedoch eine Klasse einer Person zugewiesen wird, versteht der Roboter, dass es keinen Sinn macht, sie auf die Karte zu setzen.

Der Fahrer benötigt einen Assistenten, der 180 Grad in Fahrtrichtung überwacht, da die Lok eine Struktur mit dem Motorraum vorne hat und den Blick auf den Fahrer auf alles auf der linken Seite verschließt. Und entweder muss der Fahrer mit einem Assistenten fahren (normalerweise ist einer nicht erlaubt) oder es wird ein Überprüfungs- und Autopilotsystem benötigt.

Nach dem Testen und der Zertifizierung kann auf unser System ohne einen Assistenten vor Ort verzichtet werden. Das System wird nicht einschlafen.

Hier ist eine der besten Illustrationen, die passiert. BelAZ kollidierte mit einer Diesellokomotive. Die Lokomotive verlor und BelAZs Federung flog ab und der Strahl brach. Jetzt wissen Sie, der Wal gewinnt oder der Elefant.

Beim Bremsen war es ziemlich schwierig. Im Falle einer Straßenbahn steuern wir den Prozess flexibel und können teilweise bremsen. Im Falle eines Zuges - nur bis zum vollständigen Stopp, andernfalls kann es zu einer Zugpause kommen. Die Straßenbahn könnte langsamer werden und die Zeit vor der Kollision kontrollieren. Dies liegt an seinem Bremssystem und dem festen Gewicht. Jedes Mal, wenn der Zug anders ist, gibt es bis zu 100 Wagen, und die Druckluftbremse wird für einige Sekunden entfernt. Das große Problem ist, dass wir, wenn wir die Bremsen des Zuges steuern, den Druck im gesamten Zug steuern müssen, der für den Autopiloten leicht außer Kontrolle geraten war.

Was genau macht das System?


Jetzt wird an einer Ampel automatisch gebremst, die die Position eines Wollpfeils verbietet. Wenn Sie sich einem Zug nähern, ist er schneller als die Toleranz oder wenn sich Hindernisse auf den Gleisen befinden (einschließlich einer Person). Wir berechnen die Vorhersage der Kollision, die Flugbahn von Objekten, die Geschwindigkeit des Zuges. Wenn eine Person den Weg durch ihre eigenen Absichten zur gleichen Zeit kreuzt, zu der der Zug dorthin fährt, dann eine Warnung, wenn die Zeit knapp ist, leiten wir eine Hemmung ein.

Allgemeines Prinzip:



Die Testbasis war in Wologda, weil dort die Sicherheit sehr ernst genommen wird. Vor einigen Jahren schlief der Lokführer ein und fuhr durch ein Verbotssignal in die Panzer. Infolgedessen drehte sich das Auto um, ein paar Panzer gingen von den Schienen, es ist gut, dass sie leer waren. Es gibt Fotos, sie sind sehr beeindruckend.

Wenn die Tanks nicht leer wären, hätte es keine Fotos gegeben, nur alles wäre in die Luft geflogen. Ein müder Fahrer bekommt öfter ein Verbotslicht, als es von außen scheint. Ein sehr wahrscheinlicher Fall ist nicht das Ausstechen, sondern ein Missverständnis des Befehls des Dispatchers auf dem Walkie-Talkie (Sie können unter das Blau gehen, wenn der Dispatcher dies zulässt). Wenn Sie jedoch nicht auf den Pfeil schauen, wird er gehackt. Dem aktuellen Kader wird nichts passieren, aber der nächste, der ihm in die entgegengesetzte Richtung folgt, kann von den Schienen geraten.

So sieht es aus der Fahrerkabine aus:



Wie Sie sehen können, bewegen wir uns zu Recht in Richtung der Tatsache, dass das alte ChMEZiki (in einigen Regionen auch Chmukhs genannt) sehr perfekte unbemannte Fahrzeuge sein werden. Na ja, oder zumindest mit einem Co-Piloten. Es hat und funktioniert bereits.

Nachwort


Im Dezember 2019 haben wir mit Russian Railways ein Projekt zur Schaffung eines Hardware-Software-Komplexes zur Unterstützung des Fahrers abgeschlossen und einen Prototyp einer Rangierlokomotive mit der Möglichkeit einer autonomen Steuerung vorgestellt. Die ersten Ergebnisse der Arbeiten wurden im Juli letzten Jahres dem Management der Russischen Eisenbahnen vorgelegt und hoch geschätzt. Im Rahmen der Vereinbarung werden heute intelligente Systeme von Cognitive Rail Way Pilot auf zehn Rangierlokomotiven der Marke ChMEZ installiert.

Bild
Der Leiter der russischen Eisenbahnen, Oleg Belozerov, mit Straßenmanagern und dem Gouverneur der Region Tula, Alexei Dyumin, nimmt im Rahmen der XV. Versammlung der Eisenbahnchefs am Bahnhof Schekino der Tula-Eisenbahn eine Stelle bei Spezialisten für kognitive Piloten an.

Bild
Das Cognitive Pilot-Team demonstrierte erfolgreich die Ergebnisse eines gemeinsamen Projekts für das Management der russischen Eisenbahnen und der Region Tula am Bahnhof Schekino der Tula-Eisenbahn.

More articles:


All Articles