Get best of the week

Perkembangan teknologi tak berawak dalam transportasi kereta api

Pengembangan teknologi tak berawak di kereta api dimulai sejak lama, sudah pada tahun 1957, ketika perangkat eksperimental pertama mengemudi otomatis untuk kereta api pinggiran kota dibuat. Untuk memahami perbedaan antara tingkat otomatisasi untuk transportasi kereta api, gradasi yang ditentukan dalam standar IEC-62290-1 diperkenalkan. Berbeda dengan transportasi jalan, kereta api memiliki 4 derajat otomatisasi, ditunjukkan pada Gambar 1.

gambar
Gambar 1. Derajat otomatisasi sesuai dengan IEC-62290

Hampir semua kereta yang beroperasi di jaringan Kereta Api Rusia dilengkapi dengan alat pengaman yang sesuai dengan tingkat otomasi. 1. Kereta dengan tingkat otomasi 2 telah berhasil dioperasikan pada jaringan kereta api Rusia selama lebih dari 20 tahun, beberapa seribu lokomotif. Level ini diimplementasikan karena kontrol traksi dan algoritma pengereman dari panduan kereta optimal-energi di sepanjang rute tertentu, dengan mempertimbangkan jadwal dan indikasi sistem pensinyalan lokomotif otomatis yang diterima melalui saluran induktif dari sirkuit kereta api. Penggunaan level 2 mengurangi kelelahan pengemudi dan memberikan keuntungan dalam konsumsi energi dan akurasi pelaksanaan jadwal pergerakan.

Level 3 menyiratkan kemungkinan tidak adanya pengemudi di dalam kabin, yang mengharuskan pengenalan sistem penglihatan.

Level 4 menyiratkan tidak adanya pengemudi di atas kapal, yang membutuhkan perubahan signifikan dalam desain lokomotif (kereta listrik). Misalnya, pemutus arus terpasang terpasang, yang tidak mungkin diisi lagi ketika beroperasi tanpa kehadiran orang di dalamnya.

Saat ini, proyek untuk mencapai level 3 dan 4 dilaksanakan oleh perusahaan-perusahaan terkemuka di dunia, seperti Siemens, Alstom, Thales, SNCF, SBB dan lainnya.

Siemens mempresentasikan proyeknya di bidang trem tak berawak pada September 2018 di pameran Innotrans. Trem ini telah beroperasi di Potsdam dengan tingkat otomasi GoA3 sejak 2018.

Gambar 2 Trem Siemens
Pada tahun 2019, Siemens meningkatkan panjang rute tak berawak lebih dari 2 kali.
Kereta Api Rusia adalah salah satu perusahaan pertama di dunia yang mengembangkan kendaraan kereta api tak berawak. Jadi, pada 2015, sebuah proyek untuk mengotomatisasi pergerakan 3 lokomotif shunting diluncurkan di stasiun Lugskaya, di mana NIIAS JSC bertindak sebagai integrator proyek dan pengembang teknologi dasar.

Penciptaan lokomotif tak berawak adalah proses kompleks yang kompleks, tidak mungkin tanpa kerja sama dengan perusahaan lain. Oleh karena itu, di stasiun Luga, bersama dengan JSC NIIAS, perusahaan-perusahaan seperti ikut serta:

  • VNIKTI JSC mengenai pengembangan sistem kontrol di atas kapal;
  • Siemens - dalam hal otomatisasi slide penyortiran (sistem MSR-32) dan otomatisasi operasi dorong carriage;
  • Radioavionika JSC dalam hal sistem sentralisasi mikroprosesor yang mengendalikan panah, lampu lalu lintas;
  • PKB CT - pembuatan simulator;
  • Kereta Api Rusia sebagai koordinator proyek.

Pada tahap pertama, tugasnya adalah mencapai otomatisasi lalu lintas level 2, ketika pengemudi, dalam kondisi standar untuk mengatur operasi shunting, tidak menggunakan kontrol lokomotif.

Dalam pengoperasian lokomotif shunting konvensional, kontrol lalu lintas dilakukan dengan mengirimkan perintah suara dari operator ke pengemudi dengan mengatur rute yang sesuai (dengan mengganti panah, menyalakan sinyal lalu lintas).

Ketika pindah ke otomatisasi level 2, semua komunikasi suara digantikan oleh sistem perintah yang dikirim melalui saluran radio yang dilindungi secara digital. Secara teknis, manajemen lokomotif shunting di stasiun Luga dibangun berdasarkan:

  • model stasiun digital terpadu;
  • protokol untuk mengendalikan pergerakan lokomotif shunting (untuk mengirim perintah dan memantau eksekusi);
  • berinteraksi dengan sistem sentralisasi listrik untuk mendapatkan informasi tentang rute yang diberikan, posisi panah dan sinyal;
  • sistem penentuan posisi untuk lokomotif shunting;
  • komunikasi radio digital yang andal.

Pada 2017, 3 TEM-7A lokomotif shunting 95% dari waktu bekerja di stasiun Luzhskaya dalam mode otomatis penuh, melakukan operasi berikut:

  • Gerakan otomatis pada rute tertentu;
  • Akses otomatis ke mobil;
  • Kopling otomatis dengan gerobak;
  • Dorongan mobil pada slide penyortiran.

Pada 2017, sebuah proyek diluncurkan untuk menciptakan sistem visi untuk shunting lokomotif dan untuk memperkenalkan remote control jika terjadi keadaan darurat.

Pada November 2017, spesialis NIIAS JSC memasang prototipe pertama dari sistem visi teknis untuk lokomotif shunting, yang terdiri dari radar, lidar, dan kamera (Gambar 3).

Gambar 3 Versi pertama dari sistem penglihatan

Selama tes di stasiun sistem penglihatan Luga pada 2017 - 2018, kesimpulan berikut dibuat:

  • , . 60-70 , , 1°. SNCF ( ).
  • . , , . , 2017 , .
  • Kamera adalah elemen yang tak terpisahkan dari sistem visi teknis dan diperlukan untuk tugas-tugas deteksi, klasifikasi objek, serta remote control. Untuk bekerja di malam hari dan dalam kondisi cuaca yang sulit, perlu memiliki kamera inframerah atau kamera dengan rentang panjang gelombang yang dapat bekerja dalam jangkauan inframerah dekat.

Tugas utama dari visi teknis adalah untuk mendeteksi hambatan dan benda-benda lain ke arah perjalanan, dan karena gerakan dilakukan di sepanjang lintasan, maka perlu untuk mendeteksinya.

Gambar 4. Contoh segmentasi multiclass (track, wagon) dan penentuan sumbu lintasan menggunakan topeng biner.

Gambar 4 menunjukkan contoh deteksi track. Untuk menentukan dengan jelas arah pergerakan sepanjang panah, informasi priori digunakan pada posisi panah, indikasi lampu lalu lintas, yang ditransmisikan melalui saluran radio digital dari sistem sentralisasi listrik. Saat ini, ada kecenderungan di dunia kereta api untuk meninggalkan lampu lalu lintas dan beralih ke sistem kontrol radio digital. Hal ini terutama berlaku untuk lalu lintas kecepatan tinggi, karena pada kecepatan lebih dari 200 km / jam menjadi sulit untuk memperhatikan dan mengenali indikasi lampu lalu lintas. Di Rusia ada dua bagian yang dioperasikan tanpa menggunakan lampu lalu lintas - ini adalah Moskow Central Ring dan Alpika-Service - Adler line.

Di musim dingin, situasi dapat muncul ketika trek sepenuhnya di bawah lapisan salju dan pengenalan trek menjadi hampir mustahil, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 5.

Gambar 5 Contoh trek yang tertutup salju,

dalam hal ini, menjadi tidak jelas apakah objek yang terdeteksi mengganggu pergerakan lokomotif, yaitu mereka sedang dalam perjalanan atau tidak. Dalam hal ini, di stasiun Luzhskaya, model digital presisi tinggi dari stasiun dan sistem navigasi on-board presisi tinggi digunakan.

Selain itu, model digital stasiun dibuat berdasarkan pengukuran geodetik dari titik dasar. Kemudian, berdasarkan pemrosesan banyak jalur masuk lokomotif dengan sistem penentuan posisi presisi tinggi, peta dibangun di sepanjang semua rute.

Gambar 6 Model digital pengembangan trek stasiun Luga

Salah satu parameter terpenting untuk sistem penentuan posisi on-board adalah kesalahan dalam menghitung orientasi (azimuth) lokomotif. Orientasi lokomotif diperlukan untuk orientasi yang benar dari sensor dan objek yang terdeteksi. Dengan kesalahan sudut orientasi 1 °, kesalahan koordinat objek relatif terhadap sumbu jalur pada jarak 100 meter akan menjadi 1,7 meter.

Gambar 7 Pengaruh kesalahan orientasi pada kesalahan koordinat melintang

Oleh karena itu, kesalahan maksimum yang diijinkan dalam mengukur orientasi lokomotif di sudut tidak boleh melebihi 0,1 °. Sistem penentuan posisi on-board itu sendiri terdiri dari dua penerima navigasi frekuensi ganda dalam mode RTK, yang antenanya ditempatkan pada seluruh panjang lokomotif untuk menciptakan sistem navigasi inersia dasar yang diikat ke bawah dan terhubung ke sensor roda (odometer). Deviasi standar dari penentuan koordinat lokomotif shunting tidak lebih dari 5 cm.

Selain itu, penelitian dilakukan di stasiun Luzhskaya tentang penggunaan teknologi SLAM (Lidar dan visual) untuk mendapatkan data lokasi tambahan.
Akibatnya, penentuan jalur kereta api untuk lokomotif shunting di stasiun Luzhskaya dilakukan dengan menggabungkan hasil pengenalan trek dan data model trek digital berdasarkan penentuan posisi.

Deteksi kendala juga dilakukan dengan beberapa cara berdasarkan:

  • data LIDAR;
  • data penglihatan stereo;
  • karya jaringan saraf.

Salah satu sumber data utama adalah sungkup yang menyediakan awan titik dari pemindaian laser. Algoritma yang digunakan terutama menggunakan algoritma pengelompokan data klasik. Sebagai bagian dari penelitian, efektivitas penggunaan jaringan saraf untuk tugas pengelompokan titik lidar, serta untuk pemrosesan bersama data lidar dan data dari kamera, diperiksa. Gambar 8 menunjukkan contoh data lidar (awan titik dengan refleksivitas berbeda) dengan tampilan boneka manusia dengan latar belakang mobil di stasiun Luzhskaya.

Gambar 8. Contoh data dari LIDAR di stasiun Luzhskaya

Gambar 9 menunjukkan contoh pemisahan kluster dari gerobak bentuk kompleks menurut dua Larsar berbeda.

Gambar 9. Contoh interpretasi data Lidar dalam bentuk kluster dari mobil hopper.

Perlu dicatat secara terpisah bahwa baru-baru ini biaya lidar telah turun hampir sebesar urutan besarnya, dan karakteristik teknisnya telah tumbuh. Tidak ada keraguan bahwa tren ini akan berlanjut. Jangkauan pendeteksian objek oleh Larsar yang digunakan di stasiun Luzhskaya sekitar 150 meter.

Kamera stereo menggunakan prinsip fisik yang berbeda juga digunakan untuk mendeteksi hambatan.

Gambar 10. Peta disparitas dari pasangan stereo dan kelompok yang terdeteksi

Gambar 10 menunjukkan contoh data kamera stereo dengan deteksi kutub, kotak trip dan gerobak.

Untuk mendapatkan akurasi titik cloud yang cukup pada jarak yang cukup untuk pengereman, perlu menggunakan kamera resolusi tinggi. Peningkatan ukuran gambar meningkatkan biaya komputasi untuk mendapatkan kartu disparitas. Karena kondisi yang diperlukan untuk sumber daya yang digunakan dan waktu reaksi sistem, maka perlu untuk terus mengembangkan dan menguji algoritma dan pendekatan untuk mengekstraksi data berguna dari kamera video.

Bagian dari tes dan verifikasi algoritma dilakukan dengan menggunakan simulator kereta api, yang dikembangkan oleh PKB CT bersama-sama dengan NIIAS JSC. Misalnya, Gambar 11 menunjukkan penggunaan simulator untuk menguji operasi algoritma kamera stereo.

Gambar 11. A, B - bingkai kiri dan kanan dari simulator; B adalah tampilan teratas dari rekonstruksi data dari kamera stereo; G - rekonstruksi gambar kamera stereo dari simulator.

Tugas utama dari jaringan saraf adalah mendeteksi orang, mobil dan klasifikasi mereka.
Untuk bekerja dalam kondisi cuaca buruk, spesialis NIIAS JSC juga diuji menggunakan kamera inframerah.

Gambar 12. Data dari kamera IR

Data dari semua sensor dikompilasi berdasarkan algoritma asosiasi, di mana probabilitas keberadaan hambatan (objek) diperkirakan.

Selain itu, tidak semua benda di jalan adalah hambatan, ketika melakukan operasi shunting, lokomotif harus secara otomatis berpasangan dengan mobil.

Gambar 13. Contoh visualisasi pendekatan ke mobil dengan deteksi hambatan oleh sensor yang berbeda.Ketika

mengoperasikan lokomotif shunting tak berawak, sangat penting untuk dengan cepat memahami apa yang terjadi dengan peralatan di mana ia berada dalam keadaan. Situasi juga dimungkinkan ketika seekor hewan, seperti anjing, muncul di depan lokomotif. Algoritma on-board akan secara otomatis menghentikan lokomotif, tetapi apa yang harus dilakukan selanjutnya jika anjing tidak tersesat?

Untuk memantau situasi di papan dan membuat keputusan dalam keadaan darurat, sebuah remote control stasioner dan unit kontrol dirancang untuk bekerja dengan semua lokomotif tak berawak di stasiun. Di stasiun Luzhskaya, ia diposting di pos EC.

Gambar 14 Kendali dan kontrol jarak jauh

Di stasiun Luga, kendali jarak jauh, yang ditunjukkan pada Gambar 14, mengontrol pengoperasian tiga lokomotif shunting. Jika perlu, menggunakan remote control ini, Anda dapat mengontrol salah satu lokomotif yang terhubung dengan mengirimkan informasi secara real time (menunda tidak lebih dari 300 ms, dengan mempertimbangkan transmisi data melalui udara).

Masalah Keamanan Fungsional


Masalah yang paling penting dalam implementasi lokomotif tak berawak adalah masalah keselamatan fungsional, yang didefinisikan oleh standar IEC 61508 “Keselamatan fungsional sistem terkait keamanan listrik, elektronik, yang dapat diprogram terkait keamanan” (EN50126, EN50128, EN50129), GOST 33435-2015 “Kontrol, pemantauan dan perangkat keselamatan untuk kereta api rolling stock ".

Sesuai dengan persyaratan untuk perangkat keselamatan terpasang, tingkat integritas keselamatan 4 (SIL4) harus disediakan.

Untuk mematuhi tingkat SIL-4, semua perangkat keselamatan lokomotif yang ada dibangun berdasarkan logika mayoritas, di mana perhitungan dilakukan secara paralel dalam dua saluran (atau lebih) dengan perbandingan hasil untuk suatu keputusan.

Unit komputasi untuk memproses data dari sensor pada lokomotif shunting tak berawak juga dibangun pada skema dua saluran dengan perbandingan hasil akhir.

Penggunaan sensor penglihatan, bekerja di berbagai kondisi cuaca dan di lingkungan yang berbeda memerlukan pendekatan baru untuk masalah pembuktian keamanan kendaraan tak berawak.

Pada 2019, ISO / PAS 21448, Kendaraan Jalan. Keamanan fungsi prasetel ”(SOTIF). Salah satu prinsip utama dari standar ini adalah pendekatan skenario, yang mempertimbangkan perilaku sistem dalam berbagai keadaan. Jumlah total skenario adalah tak terhingga. Tujuan utama pengembangan ini adalah untuk meminimalkan area 2 dan 3, yang mewakili skenario tidak aman yang diketahui dan skenario tidak aman yang tidak diketahui.

Gambar 15 Transformasi skenario sebagai hasil pengembangan

Sebagai bagian dari penerapan pendekatan ini, para spesialis NIIAS JSC menganalisis semua situasi (skenario) yang telah muncul sejak awal operasi pada 2017. Beberapa situasi yang sulit ditemui selama operasi aktual dikerjakan menggunakan simulator CT PCB.

Masalah regulasi


Untuk benar-benar sepenuhnya beralih ke kontrol otomatis penuh tanpa kehadiran pengemudi di kabin lokomotif, juga perlu untuk menyelesaikan masalah regulasi.

Saat ini, Kereta Api Rusia telah menyetujui jadwal untuk dukungan regulasi dari implementasi langkah-langkah untuk pengenalan sistem kontrol kereta luncur kereta api dalam mode otomatis. Salah satu masalah yang paling penting adalah pembaruan Peraturan tentang prosedur untuk penyelidikan resmi dan pencatatan kecelakaan lalu lintas yang membahayakan hidup atau kesehatan warga yang tidak terkait dengan produksi dalam transportasi kereta api. Sesuai dengan rencana ini pada tahun 2021 paket dokumen yang mengatur pengoperasian kendaraan kereta api tak berawak harus dikembangkan dan disetujui.

Kata penutup


Saat ini, tidak ada analog di dunia lokomotif shunting tak berawak yang dioperasikan di stasiun Luzhskaya. Pada 2018-2019, spesialis dari Perancis (perusahaan SNCF), Jerman, Belanda (perusahaan Prorail), Belgia (perusahaan Lineas) berkenalan dengan sistem kontrol yang dikembangkan dan tertarik untuk mengimplementasikan sistem tersebut. Salah satu tugas utama NIIAS JSC adalah untuk memperluas fungsionalitas dan mereplikasi sistem manajemen yang dibuat baik di kereta api Rusia dan untuk perusahaan asing.

Saat ini, Kereta Api Rusia juga sedang melakukan proyek untuk mengembangkan kereta listrik tak berawak Lastochka. Gambar 16 menunjukkan demonstrasi prototipe sistem kontrol otomatis untuk kereta listrik Lastochka ES2G pada bulan Agustus 2019 sebagai bagian dari. International Railway Salon of Space 1520 "PRO // Dvizhenie.Expo".

Gambar 16. Demonstrasi pengoperasian kereta listrik tak berawak di MCC

Membuat kereta listrik tak berawak adalah tugas yang jauh lebih sulit karena kecepatan tinggi, jarak pengereman yang signifikan, dan memastikan penumpang naik / turun dengan aman di titik pemberhentian. Saat ini, tes di MCC sedang aktif dilakukan. Kisah tentang proyek ini rencananya akan diterbitkan dalam waktu dekat.

More articles:


All Articles