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Mientras escribíamos el piloto automático más genial del mundo para una locomotora de maniobras

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Uno de los primeros prototipos utilizados para las pruebas.

Debo decir de inmediato: es el más genial porque es el único piloto automático del tercer nivel llevado a operación de prueba. Y fue el único llevado a la operación de prueba porque sin la experiencia de los tranvías de piloto automático y algo más, simplemente no tiene sentido ingresar a este mercado. Hay muchas locomotoras diesel, la tarea es interesante e importante para la producción, pero no vale la pena por separado. Conocemos los desarrollos sobre este tema en NIIAS y Siemens, pero no sabemos si sus tranvías viajaban a algún lugar en un entorno urbano, y las locomotoras transportaban bienes reales.

Dado que ya tenemos muchos desarrollos y soluciones diferentes con tranvías no tripulados En Rusia y China, decidimos experimentar con una gran empresa con una gran flota de locomotoras diesel de derivación utilizadas para entregar materias primas a los talleres.

Allí, el problema es que el movimiento de la locomotora está regulado por muchas señales, las posiciones de las personas y la infraestructura, así como los equipos del despachador. El conductor debe permanecer extremadamente atento durante todo el turno (aproximadamente 12 horas), incluso de noche. Como resultado, tarde o temprano, pierde algo y tiene un accidente, o derriba a alguien. Esto es vida, ocurren lesiones en el transporte, pero específicamente en estas situaciones, puede permitirse colocar radares en locomotoras diesel, porque no solo se levanta una locomotora diesel, sino toda una gran empresa. Por mucho tiempo. La prevención de colisiones y el piloto automático pueden reducir en gran medida la carga de una persona en la cabina, y luego la producción no se levantará.

El módulo en la imagen es uno de los primeros prototipos de la unidad de cámara con la que comenzamos. Desde ese momento sufrió cambios significativos, pero siempre es interesante ver cómo comenzó todo. Ahora les diré cómo los robots generalmente pueden navegar en las estaciones, porque la tarea en realidad no es trivial.

Nuestro piloto automático garantiza un funcionamiento seguro en condiciones climáticas y climáticas difíciles y en cualquier condición de luz. Esto

es lo que se pone en la locomotora:

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la versión actual en el hardware de la unidad de cámara es muy diferente de los primeros prototipos.

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Se necesitan tres cámaras porque este diseño puede moverse con bastante rapidez, la distancia de frenado, en contraste con el tranvía, es grande (los tranvías se colocan casi en su lugar en una emergencia) y la carga es pesada detrás. Por lo tanto, es necesario predecir la situación de antemano. Muy a menudo es necesario leer las indicaciones de los semáforos en tales historias: por lo

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tanto, hay tres cámaras: esto

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es lo que ven:

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más radar.

Se necesita una configuración bastante cara, unos 15 mil dólares. Esto no se colocará en un automóvil, porque el complejo no debería costar más que un automóvil. Pero es razonable implementar tal complejo de hardware y software en locomotoras diesel, y vale la pena. Y la tarea es diferente. En la última conferencia, Google mostró su conjunto completo de sensores, que, en su opinión, deberían instalarse en todos los vehículos no tripulados, donde el precio es mucho más de 100 mil dólares. Tanto ellos como nosotros tenemos una duplicación convergente: si uno de los subsistemas falla, entonces será posible llegar al depósito (servicio) para el resto.

¿Por qué comenzó en Rusia?


Debido a que estamos en el TOP-3 en maquinaria agrícola, en el TOP-5 en ferrocarriles, y tenemos una de las redes de tranvías más desarrolladas del mundo (pero más allá de los diez primeros, compare al menos con China). El mercado mundial de tractores, cosechadoras, tranvías y locomotoras diesel es un tercio del automóvil. Tercero. Y tenemos un país ideal para el desarrollo de todo esto, también porque en los años 90 todos colapsaron y no se compraron, y muchos de los equipos ahora están casi frescos, es decir, casi no hay generaciones antes.

En el mundo: 300 mil locomotoras. En nuestro país: 50 mil locomotoras de ferrocarriles rusos. De estos, 15 mil son maniobras. Además, hay 10 mil locomotoras de propietarios privados. Estas suelen ser plantas grandes, plantas metalúrgicas. 250 locomotoras: en Novolipetsk, por ejemplo, donde realizamos pruebas. Resuelven un problema específico: la continuidad del proceso de entrega de materias primas para la producción o el envío de productos terminados al ferrocarril principal. Hay empresas químicas, metalúrgicas y mineras con tales tareas.

Se producen menos de 1,000 locomotoras diesel por año. Este es el mercado de accesorios: debe lidiar con la flota actual. Es necesario equiparlo.

Y podemos hacer esto muy bien.

El número de accidentes en áreas cerradas es mayor de lo que parece desde el exterior. Casi siempre están sin sacrificios, pero con daños materiales (corte de flecha, el tren se salió de los rieles), y el ritmo de producción siempre se rompe mientras la reparación está en marcha.

La tarea es hacer que el L3 sea una locomotora no tripulada.

Decisión


El tiempo de funcionamiento del tranvía le permite mantener el camino bien:

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y es bueno ver los obstáculos:

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pero simplemente no funciona y obtener y rodar el código en la locomotora. El hecho es que si la ruta del tranvía es bastante simple (dos vías con un mínimo de ramas), entonces la locomotora tiene una complejidad de estaciones mucho más alta, y en un grupo de pistas densas necesita navegar muy bien.

Además de locomotoras diésel de derivación: no viajan por todo el país, sino que se mueven a lo largo de sus rutas cerradas. Lo primero que hicimos fue comenzar a hacer mapas de seguimiento como una fuente de datos auxiliar basada en planos e imágenes satelitales (debemos admitir que resultó ser mucho más rápido y más confiable con imágenes satelitales). Es decir, entrenaron una red neuronal para resaltar caminos, pero hasta ahora estamos ajustando el resultado a mano. Se obtuvieron los siguientes esquemas:

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A bordo hay un GPS + GLONASS de alta precisión (también costoso, pero aquí puedes), un esquema de orientación visual y un radar. Esto significa que puede adjuntar en coordenadas aproximadamente a una sección de la ruta, y debido al reconocimiento de los objetos circundantes, "averiguar" el lugar exacto.

Es conveniente cuando hay un mapa satelital.

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Por lo tanto, lo siguiente que hicimos fue comenzar a enseñar locomotoras diesel a las estaciones. De hecho, en cada paso a lo largo de la ruta, la locomotora recuerda los objetos circundantes y los reconoce para dividirlos en permanentes y temporales (es extraño navegar por un bote o una persona, pero por la totalidad de postes, semáforos y flechas es muy posible). Luego se proyecta en el mapa. Esta es una de las fuentes de datos, y permite mejorar en gran medida la precisión de la toma de decisiones por piloto automático. El algoritmo de almacenamiento es aproximadamente el mismo que con FaceID: se agregan nuevos datos exitosos al conjunto de entrenamiento.

Naturalmente, necesitábamos marcar conjuntos de datos manualmente al principio. No es el trabajo más agradable y rápido, pero sí muy necesario. Era posible recopilar conjuntos de datos solo en la instalación, porque gran parte del interior no se parecía en nada a los bancos comerciales.

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Una de las características de las estaciones es la luz brillante y las malas condiciones para el reconocimiento. Aquí necesariamente se necesita el radar para buscar peatones, la analítica de video por sí sola no funciona: así

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es como puede dibujar las escenas malas (obstáculos arbitrarios en las pistas, la estimación de la distancia a los objetos) a expensas de la visión estéreo, lo que crea aún más datos para la definición de bajo nivel de la imagen ambiental:

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dado que radar: de nuestro propio diseño, podemos recibir datos de bajo nivel de todos los sensores y extraer más correlaciones de redes neuronales directamente sobre la marcha de lo habitual. Incluyendo desde el escaneo de radar original. Esto también resultó ser muy importante para el proyecto.

Por supuesto, también utilizamos pronósticos del movimiento de personas (en la última publicación hay más detalles sobre el tranvía). Pero aquí todo es simple, las personas casi no van y no intentan saltar debajo de una locomotora diesel en un intento de entrar. Aquí están los obstáculos para evitar:



Así es como se detecta la posición de las flechas: esperamos la flecha en la navegación, buscamos la flecha, cambiamos a la cámara lejana para ver más de cerca, seleccionamos el segmento con la flecha en el marco arrastrándolo hacia la neurona, obtenemos el resultado del estado de la flecha.

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¿Cuál es la diferencia entre las tareas de una locomotora diesel de derivación de las habituales?


Derivación: estos son tales dispositivos:

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aquí es más hermoso:

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una locomotora diesel de este tipo está ocupada casi constantemente por el hecho de que sube y se une al tren.

Las características del movimiento es que tira y empuja. Se mueve en dos direcciones, es decir, medio día va en contra de la vista principal desde la cabina.

Hay muchas restricciones en las maniobras; hay semáforos propios, además de los habituales.

Si hay pocas flechas en las líneas ordinarias, la derivación dentro de la estación generalmente tiene una red completa de conmutadores. Las correcciones GPS + RTK no son suficientes en las estaciones, porque hay muchas planchas diferentes alrededor. El filtrado de Kalman no garantiza la preservación del camino. Constantemente tenemos un metro y medio; de la siguiente manera, y podemos posicionarnos allí, esto lleva a errores de algoritmo. Utilizamos un filtro de partículas para datos de bajo nivel: permitió 10 veces mejorar la precisión de posicionamiento. El filtrado de partículas es difícil en la informática (esto puede evitarse), y es posible que no especifiquemos explícitamente un modelo de movimiento. Pero puede darle datos de todos los sensores: esto es odometría, postes en la estación, semáforos y flechas, estamos vinculados a un mapa virtual. Obras bajo puentes. Distribución frente a los pilares.el tirador y los semáforos en la estación le permiten dar una evaluación mucho más precisa de su propia posición que el GPS. En el futuro, planeamos abandonar por completo las correcciones RTK, solo se necesitará GPS para una evaluación inicial de la situación. Lo siguiente es la correlación de los pilares en el mapa y en la cámara / radar.

Los semáforos son más complejos que en un tranvía. Es necesario distinguir entre las señales de tráfico. En las líneas hay un ALSN, y para tareas de derivación, la señal a lo largo del riel no se duplica dentro de la estación. Necesita un modo nocturno, esto es cuando los semáforos iluminan la cámara. En el modo diurno, a veces también son pálidos. Para esto, se les ocurrió un sistema de filtro. Es necesario reconocer 300 metros para tener tiempo de detener la composición.

Con un mapa satelital preparado y marcado, resulta bien, pero el piloto automático puede aprender después de cinco o seis viajes a la nueva estación, por lo tanto, si la oficina no prepara el mapa, deberá viajar vacío en las nuevas estaciones. Por otro lado, si la tarjeta está desactualizada, nuestro robot no se perderá. Es importante que esto consuma muchos recursos, porque no solo debe mirar los objetos, sino analizar el tipo de cada uno. El oficial de transferencia puede convertirse en un objeto permanente, porque siempre está en un lugar, pero si se le asigna una clase de persona, entonces el robot comprende que no tiene sentido ponerlo en el mapa.

El conductor necesita un asistente para ver 180 grados en la dirección de desplazamiento, porque la locomotora tiene una estructura con el compartimiento del motor en la parte delantera, y cierra la vista al conductor en todo lo que está a la izquierda. Y el conductor debe viajar con un asistente (generalmente no se permite uno) o se necesita un sistema de revisión y piloto automático.

Después de las pruebas y la certificación, se puede prescindir de nuestro sistema sin un asistente en el sitio. El sistema no se dormirá.

Aquí está una de las mejores ilustraciones que sucede. BelAZ chocó con una locomotora diesel. La locomotora se perdió, y la suspensión de BelAZ voló y la viga se rompió. Ahora ya sabes, la ballena gana o el elefante.

Fue bastante difícil frenar. En el caso de un tranvía, controlamos de manera flexible el proceso y podemos hacer un frenado parcial. En el caso de un tren, solo hasta una parada completa, de lo contrario puede ocurrir una interrupción del tren. El tranvía podría disminuir la velocidad y controlar el tiempo antes de la colisión. Esto se debe a su sistema de frenado y peso fijo. Cada vez que el tren es diferente, hay hasta 100 vagones y se quita el freno de aire durante unos segundos. El gran problema es que si controlamos los frenos del tren, entonces necesitamos controlar la presión en todo el tren, que está ligeramente fuera de control para el piloto automático.

¿Qué hace exactamente el sistema?


Ahora inicia el frenado automático en un semáforo que prohíbe la posición de una flecha lanuda, cuando se acerca a un tren, es más rápido que la tolerancia o cuando hay obstáculos en las vías (incluida una persona). Calculamos el pronóstico de la colisión, la trayectoria de los objetos, la velocidad del tren. Si una persona cruza el camino por sus propias intenciones al mismo tiempo que el tren va allí, entonces primero una advertencia, si el tiempo es corto, iniciamos la inhibición.

Principio general:



La base de prueba estaba en Vologda, porque allí se toman muy en serio la seguridad. Hace unos años, el conductor de la locomotora se durmió y entró en los tanques a través de una señal de prohibición. Como resultado, el auto se volcó, un montón de tanques se salieron de los rieles, es bueno que estuvieran vacíos. Hay fotografías, son muy impresionantes.

Si los tanques no estuvieran vacíos, entonces no habría habido fotografías, simplemente todo habría despegado en el aire. Un conductor cansado recibirá una luz de prohibición con más frecuencia de lo que parece desde el exterior. Un caso muy probable no es el de gubia, sino un malentendido de la orden del despachador en el walkie-talkie (puede viajar bajo el azul si el permiso del despachador lo hace). Pero si no miras la flecha, será pirateada. No le pasará nada al equipo actual, pero el siguiente que lo sigue en la dirección opuesta puede salirse de los rieles.

Así se ve desde la cabina del conductor:



Como puede ver, estamos avanzando correctamente hacia el hecho de que los viejos ChMEZiki (en algunas regiones también se los llama Chmukhs) serán vehículos no tripulados muy perfectos. Bueno, o con un copiloto asistente al menos. Ya tiene y funciona.

Epílogo


En diciembre de 2019, completamos un proyecto con Russian Railways para crear un complejo de hardware y software para ayudar al conductor, presentamos una locomotora de maniobra prototipo con la posibilidad de un control autónomo. Los primeros resultados del trabajo se mostraron a la dirección de los ferrocarriles rusos en julio del año pasado y fueron muy apreciados. Hoy, según el acuerdo, los sistemas inteligentes Cognitive Rail Way Pilot están instalados en diez locomotoras de derivación de la marca ChMEZ.

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El Jefe de Ferrocarriles Rusos, Oleg Belozerov, con los gerentes de carreteras y el Gobernador de la región de Tula, Alexei Dyumin, toman puestos de trabajo con especialistas en Pilotos Cognitivos como parte de la XV Asamblea de Jefes de Ferrocarriles en la estación Schekino del Ferrocarril de Tula.

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El equipo de Cognitive Pilot después de demostrar con éxito los resultados de un proyecto conjunto para la gestión de los ferrocarriles rusos y la región de Tula en la estación Schekino del ferrocarril de Tula.

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