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O desenvolvimento de tecnologia não tripulada no transporte ferroviário

O desenvolvimento de tecnologias não tripuladas nas ferrovias começou há muito tempo, já em 1957, quando foi criado o primeiro conjunto experimental de direção automática para trens suburbanos. Para entender a diferença entre os níveis de automação para o transporte ferroviário, a gradação definida na norma IEC-62290-1 é introduzida. Ao contrário do transporte rodoviário, a ferrovia possui 4 graus de automação, mostrados na Figura 1.

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Figura 1. Graus de automação de acordo com a norma IEC-62290

Quase todos os trens que operam na rede Russian Railways estão equipados com um dispositivo de segurança correspondente ao nível de automação 1. Os trens com nível de automação 2 são operados com sucesso na rede ferroviária russa há mais de 20 anos, vários mil locomotivas. Esse nível é implementado devido aos algoritmos de controle de tração e frenagem da orientação de trem com ótima energia ao longo de uma determinada rota, levando em consideração o cronograma e as indicações dos sistemas automáticos de sinalização de locomotivas recebidos por um canal indutivo dos circuitos ferroviários. O uso do nível 2 reduz a fadiga do motorista e proporciona ganho no consumo de energia e precisão na execução do cronograma de movimentação.

O nível 3 implica a possível ausência de um motorista na cabine, o que requer a introdução de um sistema de visão.

O nível 4 implica a total ausência do motorista a bordo, o que requer uma mudança significativa no design da locomotiva (trem elétrico). Por exemplo, são instalados disjuntores de bordo, que serão impossíveis de carregar novamente quando eles operarem sem a presença de uma pessoa a bordo.

Atualmente, os projetos para atingir os níveis 3 e 4 são implementados por empresas líderes no mundo, como Siemens, Alstom, Thales, SNCF, SBB e outras.

A Siemens apresentou seu projeto no campo de bondes não tripulados em setembro de 2018 na exposição Innotrans. Este bonde opera em Potsdam com um nível de automação GoA3 desde 2018.

Figura 2 Bonde da Siemens
Em 2019, a Siemens aumentou o comprimento da rota não tripulada em mais de 2 vezes.
A Russian Railways foi uma das primeiras empresas do mundo a desenvolver veículos ferroviários não tripulados. Assim, em 2015, foi lançado um projeto para automatizar o movimento de três locomotivas de manobra na estação de Lugskaya, onde o NIIAS JSC atuou como integrador do projeto e desenvolvedor de tecnologias básicas.

A criação de uma locomotiva não tripulada é um processo complexo e complexo, impossível sem a cooperação com outras empresas. Portanto, na estação de Luga, juntamente com a JSC NIIAS, participam empresas como:

  • VNIKTI JSC sobre o desenvolvimento de um sistema de controle a bordo;
  • Siemens - em termos de automação da lâmina de classificação (sistema MSR-32) e automação da operação de empuxo do carro;
  • Radioavionika JSC em termos de sistemas de centralização de microprocessadores que controlam flechas, semáforos;
  • PKB CT - criação de um simulador;
  • Russian Railways como coordenador de projetos.

Na primeira etapa, a tarefa era alcançar o nível 2 de automação de tráfego, quando o motorista, nas condições padrão para organizar operações de manobra, não usa controles de locomotiva.

Na operação de locomotivas de manobra convencionais, o controle de tráfego é realizado transmitindo comandos de voz do despachante ao motorista, definindo as rotas apropriadas (alternando as setas, ativando os sinais de trânsito).

Ao passar para o nível 2 de automação, toda a comunicação de voz foi substituída por um sistema de comandos transmitidos por um canal de rádio protegido digitalmente. Tecnicamente, o gerenciamento de locomotivas de manobra na estação de Luga foi construído com base em:

  • modelo de estação digital unificada;
  • protocolo para controlar o movimento de locomotivas de manobra (para enviar comandos e monitorar a execução);
  • interagir com o sistema de centralização elétrica para obter informações sobre as rotas especificadas, a posição das setas e sinais;
  • sistemas de posicionamento para locomotivas de manobra;
  • comunicações de rádio digital confiáveis.

Até 2017, três locomotivas de manobra TEM-7A 95% do tempo trabalhavam na estação de Luzhskaya em modo totalmente automático, executando as seguintes operações:

  • Movimento automático em uma determinada rota;
  • Acesso automático a carros;
  • Acoplamento automático com vagões;
  • Impulso de carros em um slide de classificação.

Em 2017, foi lançado um projeto para criar um sistema de visão para manobras de locomotivas e introduzir controle remoto em caso de emergência.

Em novembro de 2017, os especialistas do NIIAS JSC instalaram o primeiro protótipo do sistema de visão técnica para manobras de locomotivas, consistindo em radares, lidar e câmeras (Figura 3).

Figura 3 As primeiras versões dos sistemas de visão

Durante os testes na estação do sistema de visão Luga em 2017 - 2018, foram feitas as seguintes conclusões:

  • , . 60-70 , , 1°. SNCF ( ).
  • . , , . , 2017 , .
  • As câmeras são um elemento indispensável do sistema de visão técnica e são necessárias para as tarefas de detecção, classificação de objetos e controle remoto. Para trabalhar à noite e em condições climáticas difíceis, é necessário ter câmeras de infravermelho ou câmeras com uma faixa de comprimento de onda estendida que possa funcionar na faixa de infravermelho próximo.

A principal tarefa da visão técnica é detectar obstáculos e outros objetos na direção da viagem e, como o movimento é realizado ao longo de uma rotina, é necessário detectá-lo.

Figura 4. Exemplo de segmentação multiclasse (via, vagões) e determinação do eixo do caminho usando uma máscara binária A

Figura 4 mostra um exemplo de detecção de via. Para determinar inequivocamente a rota de movimento ao longo das setas, são utilizadas informações a priori sobre a posição da seta, as indicações dos semáforos, transmitidas por um canal de rádio digital a partir do sistema de centralização elétrica. Atualmente, as ferrovias do mundo tendem a abandonar os semáforos e mudar para os sistemas de controle de rádio digital. Isto é especialmente verdadeiro para o tráfego de alta velocidade, pois a velocidades superiores a 200 km / h, torna-se difícil perceber e reconhecer a indicação dos semáforos. Na Rússia, existem duas seções operadas sem o uso de semáforos - este é o anel central de Moscou e a linha Alpika-Service - Adler.

No inverno, podem surgir situações quando a pista está completamente sob a cobertura de neve e o reconhecimento da pista se torna quase impossível, como mostra a Figura 5.

Figura 5 Exemplo de uma pista coberta de neve:

neste caso, não fica claro se os objetos detectados interferem no movimento da locomotiva, ou seja, estão a caminho ou não. Nesse caso, na estação de Luzhskaya, são utilizados um modelo digital de alta precisão da estação e um sistema de navegação de alta precisão a bordo.

Além disso, o modelo digital da estação foi criado com base em medições geodésicas de pontos de base. Então, com base no processamento de muitas entradas de automóveis de locomotivas com um sistema de posicionamento de alta precisão, um mapa foi construído ao longo de todas as rotas.

Figura 6 Modelo digital do desenvolvimento da pista da estação de Luga

Um dos parâmetros mais importantes para o sistema de posicionamento a bordo é o erro no cálculo da orientação (azimute) da locomotiva. A orientação da locomotiva é necessária para a orientação correta dos sensores e objetos que eles detectaram. Com um erro de ângulo de orientação de 1 °, o erro das coordenadas do objeto em relação ao eixo do caminho a uma distância de 100 metros será de 1,7 metros.

Figura 7 O efeito do erro de orientação no erro de coordenadas transversais

Portanto, o erro máximo permitido na medição da orientação da locomotiva no ângulo não deve exceder 0,1 °. O próprio sistema de posicionamento a bordo consiste em dois receptores de navegação de dupla frequência no modo RTK, cujas antenas estão espaçadas por todo o comprimento da locomotiva para criar um sistema de navegação inercial com base longa e com amarração e conectar-se a sensores de roda (odômetros). O desvio padrão da determinação das coordenadas da locomotiva de manobra não é superior a 5 cm.

Além disso, foram realizados estudos na estação de Luzhskaya sobre o uso das tecnologias SLAM (lidar e visual) para obter dados adicionais de localização.
Como resultado, a determinação da via férrea para manobras de locomotivas na estação de Luzhskaya é realizada combinando os resultados do reconhecimento da via e dados do modelo digital da via com base no posicionamento.

A detecção de obstáculos também é realizada de várias maneiras, com base em:

  • lidar dados;
  • dados de visão estéreo;
  • o trabalho das redes neurais.

Uma das principais fontes de dados são os lidares que fornecem uma nuvem de pontos da digitalização a laser. Os algoritmos em uso usam principalmente algoritmos clássicos de agrupamento de dados. Como parte da pesquisa, é verificada a eficácia do uso de redes neurais para a tarefa de agrupar pontos do lidar, bem como para o processamento conjunto de dados e dados do lidar de câmeras. A Figura 8 mostra um exemplo de dados do Lidar (uma nuvem de pontos com reflexividade diferente) com a exibição de um manequim contra o fundo de um carro na estação de Luga.

Figura 8. Exemplo de dados do lidar na estação de Luzhskaya A

Figura 9 mostra um exemplo da separação de um cluster de um vagão de formato complexo, de acordo com dois lidares diferentes.

Figura 9. Um exemplo de interpretação dos dados do lidar na forma de um cluster a partir de um carro de tremonha.

Vale a pena notar separadamente que recentemente o custo dos lidares caiu quase uma ordem de magnitude e suas características técnicas aumentaram. Não há dúvida de que essa tendência continuará. O alcance de detecção de objetos por lidares usados ​​na estação de Luzhskaya é de cerca de 150 metros.

Uma câmera estéreo usando um princípio físico diferente também é usada para detectar obstáculos.

Figura 10. Mapa de disparidades de um par estéreo e clusters detectados A

Figura 10 mostra um exemplo de dados de uma câmera estéreo com a detecção de polos, caixas de trip e um vagão.

Para obter precisão suficiente da nuvem de pontos a uma distância suficiente para a frenagem, é necessário o uso de câmeras de alta resolução. Um aumento no tamanho da imagem aumenta o custo computacional da obtenção de um cartão de disparidade. Devido às condições necessárias para os recursos utilizados e o tempo de reação do sistema, é necessário desenvolver e testar constantemente algoritmos e abordagens para extrair dados úteis das câmeras de vídeo.

Parte dos testes e verificação de algoritmos é realizada usando um simulador ferroviário, desenvolvido pela PKB CT em conjunto com o NIIAS. Por exemplo, a Figura 11 mostra o uso de um simulador para testar a operação de algoritmos de câmera estéreo.

Figura 11. A, B - quadros esquerdo e direito do simulador; B é uma vista superior da reconstrução de dados de uma câmera estéreo; G - reconstrução de imagens da câmera estéreo a partir de um simulador.

A principal tarefa das redes neurais é a detecção de pessoas, carros e sua classificação.
Para trabalhar em condições climáticas severas, os especialistas do NIIAS JSC também testaram usando câmeras de infravermelho.

Figura 12. Dados de uma câmera infravermelha Os

dados de todos os sensores são compilados com base em algoritmos de associação, onde é estimada a probabilidade da existência de obstáculos (objetos).

Além disso, nem todos os objetos no caminho são obstáculos; ao realizar operações de manobra, a locomotiva deve se acoplar automaticamente aos carros.

Figura 13. Exemplo de visualização da abordagem do carro com a detecção de obstáculos por diferentes sensores

Ao operar locomotivas de manobra não tripuladas, é extremamente importante entender rapidamente o que está acontecendo com o equipamento em que está em estado. As situações também são possíveis quando um animal, como um cachorro, aparece na frente da locomotiva. Algoritmos de bordo interromperão automaticamente a locomotiva, mas o que fazer em seguida se o cão não se perder?

Para monitorar a situação a bordo e tomar decisões em caso de emergência, uma unidade de controle remoto e controle estacionária foi projetada para funcionar com todas as locomotivas não tripuladas da estação. Na estação de Luzhskaya, ele foi colocado no posto da CE.

Figura 14 Controle remoto e controle

Na estação Luga, o controle remoto, mostrado na Figura 14, controla a operação de três locomotivas de manobra. Se necessário, usando este controle remoto, você pode controlar uma das locomotivas conectadas transmitindo informações em tempo real (atraso não superior a 300 ms, levando em consideração a transmissão de dados pelo ar).

Problemas funcionais de segurança


A questão mais importante na implementação de locomotivas não tripuladas é a questão da segurança funcional, definida pelas normas IEC 61508 “Segurança funcional de sistemas elétricos, eletrônicos, eletrônicos programáveis ​​relacionados à segurança” (EN50126, EN50128, EN50129), GOST 33435-2015 “Dispositivos de controle, monitoramento e segurança para ferrovias frota de trens ".

De acordo com os requisitos para dispositivos de segurança a bordo, deve ser garantido um nível de integridade de segurança 4 (SIL4).

Para cumprir o nível SIL-4, todos os dispositivos de segurança de locomotivas existentes são construídos de acordo com a lógica da maioria, onde os cálculos são realizados em paralelo em dois canais (ou mais) com uma comparação dos resultados de uma decisão.

A unidade de computação para processamento de dados de sensores em locomotivas de manobra não tripuladas também é construída em um esquema de dois canais com uma comparação do resultado final.

O uso de sensores de visão, trabalho em várias condições climáticas e em diferentes ambientes exige uma nova abordagem para a questão de provar a segurança de veículos não tripulados.

Em 2019, ISO / PAS 21448, Veículos Rodoviários. Segurança de funções predefinidas ”(SOTIF). Um dos principais princípios desse padrão é a abordagem de cenário, que considera o comportamento do sistema em várias circunstâncias. O número total de cenários é infinito. O principal objetivo do desenvolvimento é minimizar as áreas 2 e 3, representando cenários inseguros conhecidos e cenários inseguros desconhecidos.

Figura 15 Transformação de cenários como resultado do desenvolvimento

Como parte da aplicação dessa abordagem, os especialistas do NIIAS JSC analisaram todas as situações (cenários) que surgiram desde o início da operação em 2017. Algumas situações difíceis de encontrar durante a operação real são resolvidas usando o simulador de PCB CT.

Questões regulatórias


Para realmente mudar completamente para o controle totalmente automático sem a presença de um motorista na cabine de uma locomotiva, também é necessário resolver questões regulatórias.

Atualmente, a Russian Railways aprovou um cronograma para o suporte regulatório da implementação de medidas para a introdução de sistemas de controle de material ferroviário ferroviário no modo automático. Uma das questões mais importantes é atualizar o regulamento sobre o procedimento de investigação oficial e registro de acidentes que causaram danos à vida ou à saúde dos cidadãos que não estão relacionados à produção no transporte ferroviário. De acordo com este plano em 2021, um pacote de documentos que regulam a operação de veículos ferroviários não tripulados deve ser desenvolvido e aprovado.

Posfácio


Atualmente, não existem análogos no mundo das locomotivas de manobra não tripuladas que são operadas na estação de Luzhskaya. Em 2018-2019, especialistas da França (empresa SNCF), Alemanha, Holanda (empresa Prorail) e Bélgica (empresa Lineas) se familiarizaram com o sistema de controle desenvolvido e estão interessados ​​em implementá-los. Uma das principais tarefas do NIIAS JSC é expandir a funcionalidade e replicar o sistema de gerenciamento criado nas ferrovias russas e para empresas estrangeiras.

No momento, a Russian Railways também está conduzindo um projeto para desenvolver trens elétricos não tripulados Lastochka. A Figura 16 mostra uma demonstração do protótipo do sistema de controle automático do trem elétrico ES2G Lastochka em agosto de 2019 como parte de. Salão Ferroviário Internacional do Espaço 1520 "PRO // Dvizhenie.Expo".

Figura 16. Demonstração da operação de um trem elétrico não tripulado na MCC A

criação de um trem elétrico não tripulado é uma tarefa muito mais difícil devido às altas velocidades, distância significativa de frenagem e garantia de embarque / desembarque seguro de passageiros nos pontos de parada. No momento, os testes são realizados ativamente no MCC. A história deste projeto está prevista para ser publicada em um futuro próximo.

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