🛃 👓 🤐 रेलवे परिवहन में मानव रहित प्रौद्योगिकी का विकास 👩‍🔬 👩🏼‍💼 🙅🏾

रेलवे पर मानव रहित प्रौद्योगिकियों का विकास बहुत पहले शुरू हुआ, पहले से ही 1957 में, जब उपनगरीय ट्रेनों के लिए ऑटो-ड्राइविंग का पहला प्रयोगात्मक सेट बनाया गया था। रेलवे परिवहन के लिए स्वचालन के स्तरों के बीच अंतर को समझने के लिए, IEC-62290-1 मानक में परिभाषित ग्रेडेशन पेश किया गया है। सड़क परिवहन के विपरीत, रेलवे में स्वचालन के 4 डिग्री हैं, चित्र 1 में दिखाया गया है।

चित्रा 1. IEC-62290 के अनुसार स्वचालन की डिग्री

रूसी रेलवे नेटवर्क पर चलने वाली लगभग सभी ट्रेनें स्वचालन स्तर के अनुरूप सुरक्षा उपकरण से सुसज्जित हैं। 2 के स्वचालन स्तर वाली ट्रेनें 20 से अधिक वर्षों के लिए रूसी रेलवे नेटवर्क पर सफलतापूर्वक संचालित की गई हैं, कई अन्य हजार लोकोमोटिव। इस स्तर को एक दिए गए मार्ग के साथ ऊर्जा-इष्टतम ट्रेन मार्गदर्शन के कर्षण नियंत्रण और ब्रेकिंग एल्गोरिदम के कारण कार्यान्वित किया जाता है, जो रेल सर्किट से एक प्रेरक चैनल के माध्यम से प्राप्त स्वचालित लोकोमोटिव सिग्नलिंग सिस्टम के समय और संकेतों को ध्यान में रखता है। स्तर 2 का उपयोग चालक की थकान को कम करता है और ऊर्जा खपत और आंदोलन अनुसूची के निष्पादन की सटीकता में लाभ देता है।

लेवल 3 का तात्पर्य कैब में ड्राइवर की संभावित अनुपस्थिति से है, जिसके लिए एक विज़न सिस्टम की शुरुआत की आवश्यकता होती है।

स्तर 4 का तात्पर्य बोर्ड पर चालक की पूर्ण अनुपस्थिति से है, जिसे लोकोमोटिव (इलेक्ट्रिक ट्रेन) के डिजाइन में एक महत्वपूर्ण बदलाव की आवश्यकता है। उदाहरण के लिए, ऑन-बोर्ड सर्किट ब्रेकर स्थापित होते हैं, जो बोर्ड पर किसी व्यक्ति की उपस्थिति के बिना संचालित होने पर फिर से चार्ज करना असंभव होगा।

वर्तमान में, स्तर 3 और 4 को प्राप्त करने की परियोजनाएं दुनिया की अग्रणी कंपनियों द्वारा कार्यान्वित की जाती हैं, जैसे कि सीमेंस, एलस्टॉम, थेल्स, एसएनसीएफ, एसबीबी और अन्य।

सीमेंस ने सितंबर 2018 में इनोट्रांस प्रदर्शनी में मानव रहित ट्राम के क्षेत्र में अपनी परियोजना प्रस्तुत की। यह ट्राम 2018 के बाद से एक GoA3 स्वचालन स्तर के साथ पॉट्सडैम में चल रही है।

चित्र 2 सीमेंस ट्राम
2019 में, सीमेंस ने मानव रहित मार्ग की लंबाई 2 गुना से अधिक बढ़ा दी।
रूसी रेलवे मानव रहित रेलवे वाहनों को विकसित करने वाली दुनिया की पहली कंपनियों में से एक थी। इसलिए, 2015 में, लुगस्काया स्टेशन पर 3 शंटिंग इंजनों की आवाजाही को स्वचालित करने के लिए एक परियोजना शुरू की गई थी, जहां एनआईएएएस जेएससी ने बुनियादी प्रौद्योगिकियों के परियोजना इंटीग्रेटर और डेवलपर के रूप में काम किया था।

एक मानव रहित लोकोमोटिव का निर्माण एक जटिल जटिल प्रक्रिया है, जो अन्य कंपनियों के साथ सहयोग के बिना असंभव है। इसलिए, LSC स्टेशन पर, JSC NIIAS के साथ, ऐसी कंपनियां भाग लेती हैं:

एक जहाज पर नियंत्रण प्रणाली के विकास के बारे में VNIKTI JSC;
सीमेंस - सॉर्टिंग स्लाइड (एमएसआर -32 सिस्टम) के स्वचालन और गाड़ी के थ्रस्ट ऑपरेशन के स्वचालन के संदर्भ में;
रेडियोप्रोनिका JSC माइक्रोप्रोसेसर केंद्रीकरण प्रणाली के संदर्भ में तीर, ट्रैफिक लाइट को नियंत्रित करता है;
पीकेबी सीटी - एक सिम्युलेटर का निर्माण;
एक परियोजना समन्वयक के रूप में रूसी रेलवे।

पहले चरण में, कार्य यातायात स्वचालन के स्तर 2 को प्राप्त करना था, जब ड्राइवर, शंटिंग संचालन के आयोजन के लिए मानक शर्तों के तहत, लोकोमोटिव नियंत्रण का उपयोग नहीं करता है।

पारंपरिक शंटिंग लोकोमोटिव के संचालन में, उपयुक्त मार्ग निर्धारित करने (तीर को स्विच करके, ट्रैफ़िक सिग्नल चालू करके) के साथ डिस्पैचर से ड्राइवर को वॉइस कमांड प्रेषित करके ट्रैफिक नियंत्रण किया जाता है।

स्वचालन स्तर 2 पर जाने पर, सभी ध्वनि संचार को डिजिटल रूप से संरक्षित रेडियो चैनल पर प्रेषित आदेशों की एक प्रणाली द्वारा बदल दिया गया था। तकनीकी रूप से, लूगा स्टेशन पर शंटिंग लोकोमोटिव का प्रबंधन निम्न के आधार पर बनाया गया था:

एकीकृत डिजिटल स्टेशन मॉडल;
शंटिंग इंजनों की गति को नियंत्रित करने के लिए प्रोटोकॉल (आदेश भेजने और निष्पादन की निगरानी के लिए);
दिए गए मार्गों, तीरों और संकेतों की स्थिति के बारे में जानकारी प्राप्त करने के लिए विद्युत केंद्रीकरण प्रणाली के साथ बातचीत करना;
शंटिंग इंजनों के लिए पोजिशनिंग सिस्टम;
विश्वसनीय डिजिटल रेडियो संचार।

2017 तक, 3 टीईएम -7 ए शंटिंग लोकोमोटिव 95% समय लेजस्काया स्टेशन पर पूरी तरह से स्वचालित मोड में काम करते हैं, निम्नलिखित ऑपरेशन करते हैं:

किसी दिए गए मार्ग पर स्वचालित आंदोलन;
कारों तक स्वचालित पहुंच;
वैगनों के साथ स्वचालित युग्मन;
एक छँटाई स्लाइड पर कारों का जोर।

2017 में, शंटिंग इंजनों के लिए एक विजन सिस्टम बनाने और आपातकाल के मामले में रिमोट कंट्रोल शुरू करने के लिए एक परियोजना शुरू की गई थी।

नवंबर 2017 में, NIIAS JSC के विशेषज्ञों ने रडार, लिडार और कैमरों (चित्र 3) से मिलकर शंटिंग लोकोमोटिव के लिए विज़न सिस्टम का पहला प्रोटोटाइप स्थापित किया।

चित्र 3 दृष्टि प्रणालियों के पहले संस्करण

2017 - 2018 में लूगा दृष्टि प्रणाली के स्टेशन पर परीक्षणों के दौरान, निम्नलिखित निष्कर्ष दिए गए थे:

, . 60-70 , , 1°. SNCF ( ).
. , , . , 2017 , .
कैमरे तकनीकी दृष्टि की प्रणाली का एक अनिवार्य तत्व हैं और यह पता लगाने, वस्तुओं के वर्गीकरण, साथ ही रिमोट कंट्रोल के कार्यों के लिए आवश्यक हैं। रात में और कठिन मौसम की स्थिति में काम करने के लिए, एक विस्तारित तरंग दैर्ध्य रेंज वाले अवरक्त कैमरों या कैमरों का होना आवश्यक है जो निकट अवरक्त रेंज में काम कर सकते हैं।

तकनीकी दृष्टि का मुख्य कार्य यात्रा की दिशा में बाधाओं और अन्य वस्तुओं का पता लगाना है, और चूंकि आंदोलन को एक साथ किया जाता है, इसलिए इसका पता लगाना आवश्यक है।

चित्रा 4. बाइनरी मास्क का उपयोग करते हुए मल्टीक्लास सेगमेंटेशन (ट्रैक, वैगन्स) और पथ अक्ष का निर्धारण

ट्रैक 4 का पता लगाने का एक उदाहरण दिखाता है। तीर के साथ आंदोलन के मार्ग को स्पष्ट रूप से निर्धारित करने के लिए, तीर की स्थिति पर एक प्राथमिक जानकारी का उपयोग किया जाता है, ट्रैफ़िक लाइट के संकेत, विद्युत केंद्रीयकरण प्रणाली से डिजिटल रेडियो चैनल के माध्यम से प्रेषित होते हैं। वर्तमान में, दुनिया की रेलवे में ट्रैफिक लाइट को छोड़ने और डिजिटल रेडियो नियंत्रण प्रणालियों पर स्विच करने की प्रवृत्ति है। यह हाई-स्पीड ट्रैफिक के लिए विशेष रूप से सच है, क्योंकि 200 किमी / घंटा से अधिक की गति पर ट्रैफिक लाइट के संकेत को नोटिस करना और पहचानना मुश्किल हो जाता है। रूस में ट्रैफ़िक लाइट के उपयोग के बिना दो खंड संचालित होते हैं - यह मॉस्को सेंट्रल रिंग और अल्पिका-सेवा - एडलर लाइन है।

सर्दियों में, परिस्थितियां उत्पन्न हो सकती हैं जब ट्रैक पूरी तरह से बर्फ के आवरण के नीचे होता है और ट्रैक की मान्यता लगभग असंभव हो जाती है, जैसा कि चित्र 5 में दिखाया गया है।

चित्र 5 बर्फ से ढके एक ट्रैक का उदाहरण।

इस मामले में, यह स्पष्ट नहीं हो पाता है कि पता चला वस्तुएं लोकोमोटिव के आंदोलन में हस्तक्षेप करती हैं, अर्थात वे रास्ते में हैं या नहीं। इस मामले में, लज़स्काया स्टेशन पर, स्टेशन का एक उच्च-सटीक डिजिटल मॉडल और एक उच्च-सटीक ऑन-बोर्ड नेविगेशन प्रणाली का उपयोग किया जाता है।

इसके अलावा, बेस पॉइंट्स के जियोडेटिक माप के आधार पर स्टेशन का डिजिटल मॉडल बनाया गया था। फिर, उच्च-परिशुद्धता स्थिति प्रणाली के साथ लोकोमोटिव के कई ड्राइववे के प्रसंस्करण के आधार पर, सभी मार्गों के साथ एक नक्शा बनाया गया था।

चित्रा 6 लूगा स्टेशन के ट्रैक विकास का डिजिटल मॉडल

ऑन-बोर्ड पोजिशनिंग सिस्टम के लिए सबसे महत्वपूर्ण मापदंडों में से एक लोकोमोटिव के ओरिएंटेशन (एज़िमूथ) की गणना करने में त्रुटि है। लोकोमोटिव का अभिविन्यास उन सेंसर और वस्तुओं के सही अभिविन्यास के लिए आवश्यक है जो उन्होंने पता लगाया था। 1 ° के एक अभिविन्यास कोण त्रुटि के साथ, 100 मीटर की दूरी पर पथ के अक्ष के सापेक्ष ऑब्जेक्ट के निर्देशांक की त्रुटि 1.7 मीटर होगी।

चित्रा 7 अनुप्रस्थ समन्वय त्रुटि पर अभिविन्यास त्रुटि का प्रभाव

इसलिए, कोण में लोकोमोटिव के अभिविन्यास को मापने में अधिकतम अनुमेय त्रुटि 0.1 ° से अधिक नहीं होनी चाहिए। ऑन-बोर्ड पोजिशनिंग सिस्टम में आरटीके मोड में दो दोहरे आवृत्ति वाले नेविगेशन रिसीवर होते हैं, जिनमें से एंटेना एक लंबा आधार, स्ट्रैडडाउन जड़त्वीय नेविगेशन सिस्टम बनाने और व्हील सेंसर (ओडोमीटर) से जुड़ने के लिए लोकोमोटिव की पूरी लंबाई को फैलाते हैं। शंटिंग लोकोमोटिव के निर्देशांक के निर्धारण का मानक विचलन 5 सेमी से अधिक नहीं है।

इसके अतिरिक्त, अतिरिक्त स्थान डेटा प्राप्त करने के लिए SLAM प्रौद्योगिकियों (लिडार और विज़ुअल) के उपयोग पर लज़स्काय स्टेशन पर अध्ययन किए गए थे।
परिणामस्वरूप, लोज्स्काया स्टेशन पर शंटिंग लोकोमोटिव के लिए रेलवे ट्रैक का निर्धारण स्थिति के आधार पर ट्रैक मान्यता और डिजिटल ट्रैक मॉडल डेटा के परिणामों को मिलाकर किया जाता है।

बाधा का पता लगाने का काम भी कई तरीकों से किया जाता है:

लिडार डेटा;
स्टीरियो विजन डेटा;
तंत्रिका नेटवर्क का काम।

मुख्य डेटा स्रोतों में से एक लिडार है जो लेजर स्कैनिंग से अंकों का एक बादल प्रदान करता है। उपयोग में एल्गोरिदम मुख्य रूप से क्लासिक डेटा क्लस्टरिंग एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं। अनुसंधान के हिस्से के रूप में, लिडार बिंदुओं को जोड़ने के काम के लिए तंत्रिका नेटवर्क के उपयोग की प्रभावशीलता, साथ ही साथ लिडार डेटा और कैमरों से डेटा के संयुक्त प्रसंस्करण के लिए जाँच की जाती है। चित्रा 8 लुगा स्टेशन पर एक कार की पृष्ठभूमि के खिलाफ एक आदमी डमी के प्रदर्शन के साथ लिडार डेटा (विभिन्न रिफ्लेक्सिटी के साथ एक बिंदु बादल) का एक उदाहरण दिखाता है।

चित्रा 8. लज़स्काया स्टेशन पर लिडार से डेटा का उदाहरण

। चित्रा 9 दो अलग-अलग लिडार के अनुसार जटिल आकार के वैगन से क्लस्टर के अलग होने का एक उदाहरण दिखाता है।

चित्रा 9. एक हॉपर कार से क्लस्टर के रूप में लिडार डेटा की व्याख्या का एक उदाहरण

यह अलग से ध्यान देने योग्य है कि हाल ही में लिडार की लागत लगभग एक परिमाण के क्रम से गिर गई है, और उनकी तकनीकी विशेषताओं में वृद्धि हुई है। इसमें कोई संदेह नहीं है कि यह प्रवृत्ति जारी रहेगी। Luzhskaya स्टेशन पर इस्तेमाल किए गए लिडार द्वारा ऑब्जेक्ट्स का पता लगाने की सीमा लगभग 150 मीटर है।

बाधाओं का पता लगाने के लिए एक अलग भौतिक सिद्धांत का उपयोग करने वाला स्टीरियो कैमरा भी उपयोग किया जाता है।

चित्रा 10. एक स्टीरियो जोड़ी और पता चला समूहों से विषमता का नक्शा

चित्रा 10 डंडे, यात्रा बक्से और एक वैगन का पता लगाने के साथ एक स्टीरियो कैमरा डेटा का एक उदाहरण दिखाता है।

ब्रेक लगाने के लिए पर्याप्त दूरी पर बिंदु बादल की पर्याप्त सटीकता प्राप्त करने के लिए, उच्च-रिज़ॉल्यूशन कैमरों का उपयोग करना आवश्यक है। छवि आकार में वृद्धि से असमानता कार्ड प्राप्त करने की कम्प्यूटेशनल लागत बढ़ जाती है। उपयोग किए गए संसाधनों और सिस्टम के प्रतिक्रिया समय के लिए आवश्यक शर्तों के कारण, वीडियो कैमरों से उपयोगी डेटा निकालने के लिए एल्गोरिदम और दृष्टिकोण को लगातार विकसित करना और परीक्षण करना आवश्यक है।

एल्गोरिदम के परीक्षण और सत्यापन का एक हिस्सा एक रेलवे सिम्युलेटर का उपयोग करके किया जाता है, जिसे पीकेबी सीटी द्वारा एनआईआईएएस जेएससी के साथ मिलकर विकसित किया जाता है। उदाहरण के लिए, चित्रा 11 स्टीरियो कैमरा एल्गोरिदम के संचालन का परीक्षण करने के लिए एक सिम्युलेटर के उपयोग को दर्शाता है।

चित्रा 11. ए, बी - सिम्युलेटर से बाएं और दाएं फ्रेम; बी एक स्टीरियो कैमरा से डेटा के पुनर्निर्माण का एक शीर्ष दृश्य है; जी - एक सिम्युलेटर से स्टीरियो कैमरा छवियों का पुनर्निर्माण।

तंत्रिका नेटवर्क का मुख्य कार्य लोगों, कारों और उनके वर्गीकरण का पता लगाना है।
गंभीर मौसम की स्थिति में काम करने के लिए, NIIAS JSC के विशेषज्ञों ने अवरक्त कैमरों का उपयोग करके परीक्षण भी किया।

चित्र 12. एक IR कैमरा से

डेटा सभी सेंसर से डेटा एसोसिएशन एल्गोरिदम के आधार पर संकलित किया जाता है, जहां बाधाओं (वस्तुओं) के अस्तित्व की संभावना का अनुमान लगाया जाता है।

इसके अलावा, रास्ते में सभी ऑब्जेक्ट बाधाएं नहीं हैं; शंटिंग ऑपरेशन करते समय, लोकोमोटिव को स्वचालित रूप से कारों के साथ युगल होना चाहिए।

चित्र 13. विभिन्न सेंसरों द्वारा बाधाओं का पता लगाने के साथ कार के लिए दृष्टिकोण का उदाहरण।

मानव रहित शंटिंग इंजनों का संचालन करते समय, यह समझना बहुत महत्वपूर्ण है कि उन उपकरणों के साथ क्या हो रहा है जिनमें यह स्थिति है। स्थिति तब भी संभव है जब एक जानवर, जैसे कि एक कुत्ता, लोकोमोटिव के सामने दिखाई देता है। ऑन-बोर्ड एल्गोरिदम स्वचालित रूप से लोकोमोटिव को रोक देगा, लेकिन अगर कुत्ते भटक नहीं जाते हैं तो आगे क्या करना है?

बोर्ड पर स्थिति की निगरानी करने और आपातकाल के मामले में निर्णय लेने के लिए, स्टेशन पर सभी मानव रहित इंजनों के साथ काम करने के लिए एक स्थिर रिमोट कंट्रोल और कंट्रोल यूनिट बनाया गया है। लोज्स्काया स्टेशन पर, वह EC पद पर तैनात थे।

चित्रा 14 रिमोट कंट्रोल और नियंत्रण

लूगा स्टेशन पर, रिमोट कंट्रोल, चित्र 14 में दिखाया गया है, तीन शंटिंग लोकोमोटिव के संचालन को नियंत्रित करता है। यदि आवश्यक हो, तो इस रिमोट कंट्रोल का उपयोग करके, आप कनेक्टेड लोकोमोटिव में से किसी एक को वास्तविक समय में सूचना प्रसारित करके नियंत्रित कर सकते हैं (हवा में डेटा के संचरण को ध्यान में रखते हुए, 300 एमएस से अधिक नहीं)।

कार्यात्मक सुरक्षा के मुद्दे

मानव रहित इंजनों के कार्यान्वयन में सबसे महत्वपूर्ण मुद्दा कार्यात्मक सुरक्षा का मुद्दा है, जो IEC 61508 मानकों द्वारा परिभाषित किया गया है "विद्युत, इलेक्ट्रॉनिक, प्रोग्राम इलेक्ट्रॉनिक सुरक्षा से संबंधित प्रणालियों की कार्यात्मक सुरक्षा" (EN50126, EN50128, EN50129), GOST 33435-2015 "नियंत्रण, निगरानी और रेलवे के लिए सुरक्षा उपकरण। रेल के डिब्बे और इंजन "।

ऑन-बोर्ड सुरक्षा उपकरणों के लिए आवश्यकताओं के अनुसार, 4 (SIL4) का सुरक्षा अखंडता स्तर सुनिश्चित किया जाना चाहिए।

एसआईएल -4 स्तर का अनुपालन करने के लिए, सभी मौजूदा लोकोमोटिव सुरक्षा उपकरणों को बहुमत के तर्क के अनुसार बनाया जाता है, जहां एक निर्णय के परिणामों की तुलना के साथ गणना दो चैनलों (या अधिक) में समानांतर में की जाती है।

मानव रहित शंटिंग लोकोमोटिव पर सेंसर से डेटा प्रोसेसिंग के लिए कंप्यूटिंग इकाई भी अंतिम परिणाम की तुलना के साथ दो-चैनल योजना पर बनाई गई है।

विभिन्न मौसमों में और विभिन्न वातावरणों में विज़न सेंसर का उपयोग, मानव रहित वाहनों की सुरक्षा को साबित करने के मुद्दे पर एक नए दृष्टिकोण की आवश्यकता है।

2019 में, आईएसओ / पीएएस 21448, सड़क वाहन। प्रीसेट फ़ंक्शंस की सुरक्षा ”(SOTIF)। इस मानक के मुख्य सिद्धांतों में से एक परिदृश्य दृष्टिकोण है, जो विभिन्न परिस्थितियों में प्रणाली के व्यवहार पर विचार करता है। परिदृश्यों की कुल संख्या अनंत है। विकास का मुख्य उद्देश्य ज्ञात असुरक्षित परिदृश्यों और अज्ञात असुरक्षित परिदृश्यों का प्रतिनिधित्व करते हुए क्षेत्रों 2 और 3 को कम करना है।

चित्रा 15 विकास के परिणामस्वरूप परिदृश्यों का परिवर्तन

इस दृष्टिकोण के आवेदन के भाग के रूप में, NIIAS JSC के विशेषज्ञों ने 2017 में संचालन शुरू होने के बाद उत्पन्न होने वाली सभी स्थितियों (परिदृश्यों) का विश्लेषण किया। वास्तविक ऑपरेशन के दौरान मुठभेड़ करने वाली कुछ स्थितियों को पीसीबी सीटी सिम्युलेटर का उपयोग करके काम किया जाता है।

विनियामक मुद्दे

लोकोमोटिव की कैब में ड्राइवर की उपस्थिति के बिना पूरी तरह से स्वचालित नियंत्रण पर वास्तव में पूरी तरह से स्विच करने के लिए, नियामक मुद्दों को हल करना भी आवश्यक है।

वर्तमान में, रूसी रेलवे ने स्वचालित मोड में रेलवे रोलिंग स्टॉक कंट्रोल सिस्टम की शुरूआत के लिए उपायों के कार्यान्वयन के विनियामक समर्थन के लिए एक अनुसूची को मंजूरी दी है। सबसे महत्वपूर्ण मुद्दों में से एक है, आधिकारिक जांच और दुर्घटनाओं की रिकॉर्डिंग के लिए प्रक्रिया पर नियमन को अद्यतन करना, जिसने नागरिकों के जीवन या स्वास्थ्य को नुकसान पहुंचाया है जो रेलवे परिवहन में उत्पादन से संबंधित नहीं हैं। 2021 में इस योजना के अनुसार मानव रहित रेलवे वाहनों के संचालन को विनियमित करने वाले दस्तावेजों का एक पैकेज विकसित और अनुमोदित किया जाना चाहिए।

अंतभाषण

वर्तमान में, मानव रहित शंटिंग लोकोमोटिव की दुनिया में कोई एनालॉग नहीं हैं जो लोज़ास्काया स्टेशन पर संचालित हैं। 2018-2019 में, फ्रांस (एसएनसीएफ कंपनी), जर्मनी, हॉलैंड (प्रोरेल कंपनी), बेल्जियम (लाइनस कंपनी) के विशेषज्ञ विकसित नियंत्रण प्रणाली से परिचित हो गए और ऐसी प्रणालियों को लागू करने में रुचि रखते हैं। NIIAS JSC के मुख्य कार्यों में से एक कार्यशीलता का विस्तार करना और रूसी रेलवे पर और विदेशी कंपनियों के लिए निर्मित प्रबंधन प्रणाली को दोहराने के लिए है।

फिलहाल, रूसी रेलवे मानवरहित इलेक्ट्रिक ट्रेनों Lastochka को विकसित करने के लिए एक परियोजना का संचालन कर रहा है। चित्र 16 अगस्त 2019 में ईएस 2 जी लास्टोचका इलेक्ट्रिक ट्रेन के लिए स्वचालित नियंत्रण प्रणाली के प्रोटोटाइप के प्रदर्शन को दर्शाता है। अंतरिक्ष के अंतर्राष्ट्रीय रेलवे सैलून 1520 "PRO // Dvizhenie.Expo"।

चित्र 16. एमसीसी में एक मानव रहित इलेक्ट्रिक ट्रेन के संचालन का प्रदर्शन। एक मानव रहित इलेक्ट्रिक ट्रेन

बनाना उच्च गति, महत्वपूर्ण ब्रेकिंग दूरी और रुकने वाले बिंदुओं के कारण यात्रियों के सुरक्षित बोर्डिंग / डिस्बार्किंग सुनिश्चित करने के कारण बहुत अधिक कठिन कार्य है। फिलहाल, MCC में परीक्षण सक्रिय रूप से किए जा रहे हैं। इस परियोजना के बारे में कहानी निकट भविष्य में प्रकाशित होने की योजना है।

रेलवे परिवहन में मानव रहित प्रौद्योगिकी का विकास

कार्यात्मक सुरक्षा के मुद्दे

विनियामक मुद्दे

अंतभाषण

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