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Die Entwicklung unbemannter Technologie im Schienenverkehr

Die Entwicklung unbemannter Technologien auf der Eisenbahn begann vor langer Zeit, bereits 1957, als der erste experimentelle Satz von Autofahrern für S-Bahnen erstellt wurde. Um den Unterschied zwischen den Automatisierungsstufen für den Schienenverkehr zu verstehen, wird die in der Norm IEC-62290-1 definierte Abstufung eingeführt. Im Gegensatz zum Straßenverkehr verfügt die Eisenbahn über 4 Automatisierungsgrade (siehe Abbildung 1).

Bild
Abbildung 1. Automatisierungsgrad gemäß IEC-62290

Fast alle Züge des russischen Eisenbahnnetzes sind mit einer Sicherheitsvorrichtung ausgestattet, die dem Automatisierungsgrad 1 entspricht. Züge mit einem Automatisierungsgrad von 2 werden seit mehr als 20 Jahren erfolgreich im russischen Eisenbahnnetz betrieben tausend Lokomotiven. Diese Stufe wird aufgrund der Traktionskontroll- und Bremsalgorithmen einer energieoptimalen Zugführung entlang einer bestimmten Strecke implementiert, wobei der Zeitplan und die Anzeigen von automatischen Lokomotivensignalsystemen berücksichtigt werden, die über einen induktiven Kanal von Schienenstromkreisen empfangen werden. Die Verwendung von Stufe 2 verringert die Ermüdung des Fahrers und erhöht den Energieverbrauch und die Genauigkeit der Ausführung des Bewegungsplans.

Stufe 3 impliziert die mögliche Abwesenheit eines Fahrers in der Kabine, was die Einführung eines Bildverarbeitungssystems erfordert.

Stufe 4 impliziert die völlige Abwesenheit des Fahrers an Bord, was eine wesentliche Änderung des Designs der Lokomotive (elektrischer Zug) erfordert. Beispielsweise sind integrierte Leistungsschalter installiert, die nicht wieder aufgeladen werden können, wenn sie ohne die Anwesenheit einer Person an Bord betrieben werden.

Derzeit werden Projekte zur Erreichung der Stufen 3 und 4 von weltweit führenden Unternehmen wie Siemens, Alstom, Thales, SNCF, SBB und anderen durchgeführt.

Siemens präsentierte sein Projekt im Bereich unbemannter Straßenbahnen im September 2018 auf der Innotrans. Diese Straßenbahn fährt seit 2018 in Potsdam mit einem GoA3-Automatisierungsgrad.

Abbildung 2 Siemens-Straßenbahn
2019 hat Siemens die Länge der unbemannten Strecke um mehr als das Zweifache erhöht.
Russian Railways war eines der ersten Unternehmen der Welt, das unbemannte Schienenfahrzeuge entwickelte. So wurde 2015 am Bahnhof Lugskaya ein Projekt zur Automatisierung der Bewegung von drei Rangierlokomotiven gestartet, bei dem NIIAS JSC als Integrator des Projekts und Entwickler grundlegender Technologien fungierte.

Die Schaffung einer unbemannten Lokomotive ist ein komplexer komplexer Prozess, der ohne die Zusammenarbeit mit anderen Unternehmen nicht möglich ist. Daher beteiligen sich am Bahnhof Luga zusammen mit JSC NIIAS folgende Unternehmen:

  • VNIKTI JSC bezüglich der Entwicklung eines Bordsteuerungssystems;
  • Siemens - in Bezug auf die Automatisierung des Sortierschlittens (MSR-32-System) und die Automatisierung des Wagenschubvorgangs;
  • Radioavionika JSC in Bezug auf Mikroprozessor-Zentralisierungssysteme, die Pfeile und Ampeln steuern;
  • PKB CT - Erstellung eines Simulators;
  • Russische Eisenbahnen als Projektkoordinator.

In der ersten Phase bestand die Aufgabe darin, Stufe 2 der Verkehrsautomatisierung zu erreichen, wenn der Fahrer unter den Standardbedingungen für die Organisation von Rangiervorgängen keine Lokomotivsteuerungen verwendet.

Beim Betrieb herkömmlicher Rangierlokomotiven erfolgt die Verkehrssteuerung durch Übertragen von Sprachbefehlen vom Dispatcher an den Fahrer unter Einstellung der geeigneten Routen (durch Umschalten der Pfeile, Einschalten der Verkehrssignale).

Bei der Umstellung auf Automatisierungsstufe 2 wurde die gesamte Sprachkommunikation durch ein Befehlssystem ersetzt, das über einen digital geschützten Funkkanal übertragen wurde. Technisch wurde das Management von Rangierlokomotiven am Bahnhof Luga auf der Grundlage von:

  • einheitliches digitales Stationsmodell;
  • Protokoll zur Steuerung der Bewegung von Rangierlokomotiven (zum Senden von Befehlen und zur Überwachung der Ausführung);
  • Interaktion mit dem elektrischen Zentralisierungssystem, um Informationen über die gegebenen Routen, die Position der Pfeile und Signale zu erhalten;
  • Positionierungssysteme für Rangierlokomotiven;
  • zuverlässige digitale Funkkommunikation.

Bis 2017 arbeiteten 95 TEM-7A-Rangierlokomotiven 95% der Zeit im vollautomatischen Modus an der Luzhskaya-Station und führten die folgenden Operationen aus:

  • Automatische Bewegung auf einer bestimmten Route;
  • Automatischer Zugang zu Autos;
  • Automatische Kupplung mit Wagen;
  • Schub von Autos auf einer Sortierrutsche.

2017 wurde ein Projekt gestartet, um ein Bildverarbeitungssystem für Rangierlokomotiven zu schaffen und im Notfall eine Fernbedienung einzuführen.

Im November 2017 installierten die Spezialisten von NIIAS JSC den ersten Prototyp des technischen Bildverarbeitungssystems für Rangierlokomotiven, bestehend aus Radar, Lidar und Kameras (Abbildung 3).

Abbildung 3 Die ersten Versionen von Bildverarbeitungssystemen

Bei Tests an der Station des Luga-Bildverarbeitungssystems in den Jahren 2017 - 2018 wurden die folgenden Schlussfolgerungen gezogen:

  • , . 60-70 , , 1°. SNCF ( ).
  • . , , . , 2017 , .
  • Kameras sind ein unverzichtbares Element des Systems des technischen Sehens und werden für die Aufgaben der Erkennung, Klassifizierung von Objekten sowie der Fernsteuerung benötigt. Um nachts und bei schwierigen Wetterbedingungen arbeiten zu können, sind Infrarotkameras oder Kameras mit einem erweiterten Wellenlängenbereich erforderlich, die im nahen Infrarotbereich arbeiten können.

Die Hauptaufgabe des technischen Sehens besteht darin, Hindernisse und andere Objekte in Fahrtrichtung zu erkennen. Da die Bewegung entlang einer Furche ausgeführt wird, muss sie erkannt werden.

Abbildung 4. Beispiel für die Segmentierung mehrerer Klassen (Spur, Wagen) und Bestimmung der Pfadachse unter Verwendung einer Binärmaske

Abbildung 4 zeigt ein Beispiel für die Spurerkennung. Um den Bewegungsweg entlang der Pfeile eindeutig zu bestimmen, werden a priori Informationen über die Position des Pfeils, die Anzeigen von Ampeln, verwendet, die über einen digitalen Funkkanal vom elektrischen Zentralisierungssystem übertragen werden. Derzeit besteht bei den Eisenbahnen der Welt die Tendenz, die Ampeln aufzugeben und auf digitale Funksteuerungssysteme umzusteigen. Dies gilt insbesondere für den Hochgeschwindigkeitsverkehr, da es bei Geschwindigkeiten von mehr als 200 km / h schwierig wird, die Anzeige von Ampeln zu erkennen und zu erkennen. In Russland gibt es zwei Abschnitte, die ohne Ampel betrieben werden - dies ist der Moskauer Zentralring und die Linie Alpika-Service - Adler.

Im Winter können Situationen auftreten, in denen sich die Strecke vollständig unter der Schneedecke befindet und die Erkennung der Strecke fast unmöglich wird, wie in Abbildung 5 dargestellt.

Abbildung 5 Beispiel einer mit Schnee bedeckten Strecke.

In diesem Fall wird unklar, ob die erkannten Objekte die Bewegung der Lokomotive stören, dh sie sind unterwegs oder nicht. In diesem Fall werden an der Station Luzhskaya ein hochpräzises digitales Modell der Station und ein hochpräzises Bordnavigationssystem verwendet.

Darüber hinaus wurde das digitale Modell der Station auf der Grundlage geodätischer Messungen von Basispunkten erstellt. Basierend auf der Verarbeitung vieler Einfahrten von Lokomotiven mit einem hochpräzisen Positionierungssystem wurde dann eine Karte entlang aller Strecken erstellt.

Abbildung 6 Digitales Modell der Gleisentwicklung der Luga-Station

Einer der wichtigsten Parameter für das Bordpositionierungssystem ist der Fehler bei der Berechnung der Ausrichtung (Azimut) der Lokomotive. Die Ausrichtung der Lokomotive ist für die korrekte Ausrichtung der von ihnen erfassten Sensoren und Objekte erforderlich. Bei einem Orientierungswinkelfehler von 1 ° beträgt der Fehler der Koordinaten des Objekts relativ zur Pfadachse in einem Abstand von 100 Metern 1,7 Meter.

Abbildung 7 Die Auswirkung des Orientierungsfehlers auf den Querkoordinatenfehler

Daher sollte der maximal zulässige Fehler bei der Messung der Orientierung der Lokomotive im Winkel 0,1 ° nicht überschreiten. Das Bordpositionierungssystem selbst besteht aus zwei Zweifrequenz-Navigationsempfängern im RTK-Modus, deren Antennen über die gesamte Länge der Lokomotive verteilt sind, um ein Trägheitsnavigationssystem mit langer Basis und festgeschnalltem Rad zu schaffen und an Radsensoren (Kilometerzähler) anzuschließen. Die Standardabweichung bei der Bestimmung der Koordinaten der Rangierlokomotive beträgt nicht mehr als 5 cm.

Zusätzlich wurden an der Station Luzhskaya Studien zum Einsatz von SLAM-Technologien (Lidar und Visual) durchgeführt, um zusätzliche Standortdaten zu erhalten.
Infolgedessen wird die Bestimmung des Gleises für Rangierlokomotiven am Bahnhof Luzhskaya durchgeführt, indem die Ergebnisse der Gleiserkennung und der digitalen Gleismodelldaten basierend auf der Positionierung kombiniert werden.

Die Hinderniserkennung wird auch auf verschiedene Arten durchgeführt, basierend auf:

  • Lidar-Daten;
  • Stereovisionsdaten;
  • die Arbeit neuronaler Netze.

Eine der Hauptdatenquellen sind Lidars, die eine Punktwolke aus dem Laserscannen liefern. Verwendete Algorithmen verwenden hauptsächlich klassische Datencluster-Algorithmen. Im Rahmen der Forschung wird die Wirksamkeit des Einsatzes neuronaler Netze für die Clusterbildung von Lidarpunkten sowie für die gemeinsame Verarbeitung von Lidar-Daten und Daten von Kameras überprüft. Abbildung 8 zeigt ein Beispiel für Lidar-Daten (eine Punktwolke mit unterschiedlicher Reflexivität) mit der Anzeige einer Mannattrappe vor dem Hintergrund eines Autos an der Luzhskaya-Station.

Abbildung 8. Beispiel für Daten vom Lidar an der Luzhskaya-Station

Abbildung 9 zeigt ein Beispiel für die Trennung eines Clusters von einem Wagen mit komplexer Form nach zwei verschiedenen Lidars.

Abbildung 9. Ein Beispiel für die Interpretation von Lidar-Daten in Form eines Clusters aus einem Trichterwagen.

Es ist erwähnenswert, dass die Kosten für Lidars in letzter Zeit um fast eine Größenordnung gesunken sind und ihre technischen Eigenschaften gestiegen sind. Es besteht kein Zweifel, dass sich dieser Trend fortsetzen wird. Die Erfassungsreichweite von Objekten durch Lidars, die an der Luzhskaya-Station verwendet werden, beträgt etwa 150 Meter.

Eine Stereokamera, die ein anderes physikalisches Prinzip verwendet, wird auch verwendet, um Hindernisse zu erkennen.

Abbildung 10. Disparitätskarte von einem Stereopaar und erkannten Clustern

Abbildung 10 zeigt ein Beispiel für Stereokameradaten mit der Erkennung von Polen, Auslöseboxen und einem Wagen.

Um eine ausreichende Genauigkeit der Punktwolke in einem ausreichenden Abstand zum Bremsen zu erhalten, müssen hochauflösende Kameras verwendet werden. Eine Vergrößerung der Bildgröße erhöht die Berechnungskosten für das Erhalten einer Disparitätskarte. Aufgrund der notwendigen Bedingungen für die verwendeten Ressourcen und die Reaktionszeit des Systems ist es notwendig, ständig Algorithmen und Ansätze zum Extrahieren nützlicher Daten von Videokameras zu entwickeln und zu testen.

Ein Teil der Tests und Verifizierungen von Algorithmen wird mit einem Eisenbahnsimulator durchgeführt, der von PKB CT gemeinsam mit NIIAS JSC entwickelt wird. Beispielsweise zeigt Abbildung 11 die Verwendung eines Simulators zum Testen der Funktionsweise von Stereokamera-Algorithmen.

Abbildung 11. A, B - linker und rechter Frame vom Simulator; B ist eine Draufsicht auf die Rekonstruktion von Daten von einer Stereokamera; G - Rekonstruktion von Stereokamerabildern aus einem Simulator.

Die Hauptaufgabe neuronaler Netze ist die Erkennung von Personen, Autos und deren Klassifizierung.
Um bei schlechtem Wetter zu arbeiten, testeten die Spezialisten von NIIAS JSC auch mit Infrarotkameras.

Abbildung 12. Daten von einer IR-Kamera Die

Daten aller Sensoren werden auf der Grundlage von Assoziationsalgorithmen zusammengestellt, wobei die Wahrscheinlichkeit des Vorhandenseins von Hindernissen (Objekten) geschätzt wird.

Darüber hinaus sind nicht alle Objekte auf dem Weg Hindernisse. Bei Rangierarbeiten muss die Lok automatisch mit den Fahrzeugen gekoppelt werden.

Abbildung 13. Beispiel für die Visualisierung der Annäherung an das Auto mit der Erkennung von Hindernissen durch verschiedene Sensoren.

Beim Betrieb unbemannter Rangierlokomotiven ist es äußerst wichtig, schnell zu verstehen, was mit der Ausrüstung geschieht, in der sie sich befindet. Situationen sind auch möglich, wenn ein Tier wie ein Hund vor der Lok erscheint. On-Board-Algorithmen stoppen die Lok automatisch, aber was ist als nächstes zu tun, wenn der Hund nicht in die Irre geht?

Um die Situation an Bord zu überwachen und im Notfall Entscheidungen zu treffen, ist eine stationäre Fernbedienung für alle unbemannten Lokomotiven an der Station ausgelegt. Am Bahnhof Luzhskaya wurde er auf dem EG-Posten abgestellt.

Abbildung 14 Fernbedienung und Fernbedienung

An der Luga-Station steuert die in Abbildung 14 gezeigte Fernbedienung den Betrieb von drei Rangierlokomotiven. Bei Bedarf können Sie mit dieser Fernbedienung eine der angeschlossenen Lokomotiven steuern, indem Sie Informationen in Echtzeit übertragen (Verzögerung nicht mehr als 300 ms, unter Berücksichtigung der Datenübertragung über Funk).

Funktionale Sicherheitsprobleme


Das wichtigste Thema bei der Implementierung unbemannter Lokomotiven ist das Thema Funktionssicherheit, definiert durch die IEC 61508-Normen „Funktionssicherheit elektrischer, elektronischer, programmierbarer elektronischer sicherheitsrelevanter Systeme“ (EN50126, EN50128, EN50129), GOST 33435-2015 „Steuerungs-, Überwachungs- und Sicherheitsvorrichtungen für die Eisenbahn Fahrzeuge ".

In Übereinstimmung mit den Anforderungen für Sicherheitsvorrichtungen an Bord muss eine Sicherheitsintegritätsstufe von 4 (SIL4) gewährleistet sein.

Um der SIL-4-Stufe zu entsprechen, werden alle vorhandenen Sicherheitsvorrichtungen für Lokomotiven nach der Mehrheitslogik gebaut, wobei die Berechnungen parallel in zwei Kanälen (oder mehr) mit einem Vergleich der Ergebnisse für eine Entscheidung durchgeführt werden.

Die Recheneinheit zur Verarbeitung von Daten von Sensoren auf unbemannten Rangierlokomotiven basiert ebenfalls auf einem Zweikanalschema mit einem Vergleich des Endergebnisses.

Die Verwendung von Vision-Sensoren, die unter verschiedenen Wetterbedingungen und in verschiedenen Umgebungen arbeiten, erfordert einen neuen Ansatz zum Nachweis der Sicherheit unbemannter Fahrzeuge.

Im Jahr 2019 ISO / PAS 21448, Straßenfahrzeuge. Sicherheit voreingestellter Funktionen “(SOTIF). Eines der Hauptprinzipien dieses Standards ist der Szenarioansatz, bei dem das Verhalten des Systems unter verschiedenen Umständen berücksichtigt wird. Die Gesamtzahl der Szenarien ist unendlich. Das Hauptziel der Entwicklung besteht darin, die Bereiche 2 und 3 zu minimieren, die bekannte unsichere Szenarien und unbekannte unsichere Szenarien darstellen.

Abbildung 15 Transformation von Szenarien als Ergebnis der Entwicklung

Im Rahmen der Anwendung dieses Ansatzes analysierten die Spezialisten von NIIAS JSC alle Situationen (Szenarien), die seit der Inbetriebnahme im Jahr 2017 aufgetreten sind. Einige Situationen, die während des tatsächlichen Betriebs schwer zu begegnen sind, werden mit dem PCB CT-Simulator ermittelt.

Regulierungsfragen


Um wirklich vollständig auf die vollautomatische Steuerung umzuschalten, ohne dass sich ein Fahrer in der Kabine einer Lok befindet, müssen auch regulatorische Probleme gelöst werden.

Gegenwärtig hat die Russische Eisenbahn einen Zeitplan für die behördliche Unterstützung der Umsetzung von Maßnahmen zur Einführung von Schienenfahrzeugkontrollsystemen im automatischen Modus genehmigt. Eines der wichtigsten Themen ist die Aktualisierung der Verordnung über das Verfahren zur amtlichen Untersuchung und Aufzeichnung von Unfällen, die das Leben oder die Gesundheit von Bürgern geschädigt haben, die nicht mit der Produktion im Schienenverkehr in Zusammenhang stehen. In Übereinstimmung mit diesem Plan sollte 2021 ein Paket von Dokumenten entwickelt und genehmigt werden, die den Betrieb unbemannter Schienenfahrzeuge regeln.

Nachwort


Derzeit gibt es in der Welt der unbemannten Rangierlokomotiven, die am Bahnhof Luzhskaya betrieben werden, keine Analoga. In den Jahren 2018-2019 haben Spezialisten aus Frankreich (SNCF-Unternehmen), Deutschland, Holland (Prorail-Unternehmen) und Belgien (Lineas-Unternehmen) das entwickelte Steuerungssystem kennengelernt und sind an der Implementierung solcher Systeme interessiert. Eine der Hauptaufgaben von NIIAS JSC besteht darin, die Funktionalität zu erweitern und das erstellte Managementsystem sowohl bei russischen Eisenbahnen als auch für ausländische Unternehmen zu replizieren.

Derzeit führt die Russische Eisenbahn auch ein Projekt zur Entwicklung unbemannter elektrischer Züge Lastochka durch. Abbildung 16 zeigt eine Demonstration des Prototyps des automatischen Steuerungssystems für den elektrischen Zug ES2G Lastochka im August 2019 als Teil von. Internationaler Eisenbahnsalon des Weltraums 1520 "PRO // Dvizhenie.Expo".

Abbildung 16. Demonstration des Betriebs eines unbemannten elektrischen Zuges am MCC Die

Erstellung eines unbemannten elektrischen Zuges ist aufgrund der hohen Geschwindigkeiten, des erheblichen Bremswegs und der Gewährleistung eines sicheren Ein- und Aussteigens der Fahrgäste an den Haltepunkten eine viel schwierigere Aufgabe. Derzeit werden im MCC aktiv Tests durchgeführt. Die Geschichte über dieses Projekt soll in naher Zukunft veröffentlicht werden.

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