В рамках программы цифровизации железных дорог Германии Digitale Schiene Deutschland (DSD) с участием партнеров из числа промышленных компаний реализуется проект Sensors4Rail, цель которого состоит в распознавании препятствий и других объектов на пути, а также непрерывном определении местоположения поезда с высокой точностью.
Содержание
Отраслевая программа DSD направлена на повышение эффективности железных дорог Германии (DB). Ее основу формируют мероприятия по модернизации инфраструктуры — развертыванию цифровых систем микропроцессорной централизации (МПЦ) и европейской системы управления движением поездов. Вместе с тем DB заинтересованы в повышении уровня автоматизации перевозочного процесса вплоть до уровня GoA4. Для интеллектуального регулирования перевозочного процесса и автоматизированного управления поездами будет использоваться система на основе искусственного интеллекта. При помощи датчиков тяговые единицы смогут распознавать окружающую обстановку и непрерывно определять свое местоположение.
Реализация такой целевой модели позволит существенно повысить пропускную способность железнодорожной сети без строительства новой путевой инфраструктуры. Отраслевая программа DSD предполагает тесную кооперацию DB с технологическими компаниями, представляющими не только железнодорожную, но и другие отрасли. Впервые подобная кооперация предусмотрена в проекте Sensors4Rail, результаты первого этапа которого были представлены на Всемирном конгрессе по интеллектуальным транспортным системам (Intelligent Transport Systems, ITS) совместно с партнерами — компаниями Siemens Mobility, HERE Technologies, Ibeo Automotive Systems и Bosch Engineering. Участники конгресса, проходившего в Гамбурге в октябре 2021 г., имели возможность наблюдать работу системы обнаружения препятствий на испытательном поезде.
Задачи проекта
Проект Sensors4Rail запущен в 2019 г. и реализуется одновременно с другим проектом программы DSD, предусматривающим цифровизацию городской железной дороги Гамбурга и выполняемым совместно железными дорогами Германии, администрацией этого портового города и компанией Siemens (см. «ЖДМ», 2021, № 5, с. 67 – 71). В рамках проекта Digitale S-Bahn Hamburg (DSH) на участке, оснащенном европейской системой управления движением поездов ETCS, несколько переоборудованных поездов ежедневно перевозят пассажиров, работая с уровнем автоматизации GoA2 (рис. 1). При этом в автоматическом режиме выполняются отправление поезда, его разгон, торможение и остановка. Машинист контролирует систему и вмешивается в управление только при возникновении нарушений в ее работе.
Рис. 1. Презентация поезда городской железной дороги Гамбурга, эксплуатируемого с уровнем автоматизации GoA2, во время Всемирного конгресса по интеллектуальным транспортным системам
Такой уровень автоматизации повышает эффективность эксплуатации: межпоездные интервалы могут быть сокращены, а автоматизация управления разгонами и торможениями позволяет снизить расход энергии.
Во время проведения конгресса ITS оборот поездов проекта DSH осуществлялся в беспилотном режиме; они перемещались на пути отстоя или в обратном направлении к платформе на станции Бергедорф без машиниста на борту под дистанционным контролем оператора, который находился на посту централизации. Такой контроль был необходим, поскольку в тот момент на поездах еще не были установлены средства обнаружения препятствий.
В дальнейшем на одном из испытательных поездов были смонтированы наиболее современные датчики и высокопроизводительные компьютеры со специально разработанным программным обеспечением, которые делают возможным распознавание статических и динамических препятствий на пути и вблизи от него, а также оценку других потенциальных опасностей. Такие средства решающим образом определяют успех разработки систем поддержки машиниста и подготовки к внедрению беспилотного вождения. Кроме того, осуществляется сбор с высокой частотой важных эксплуатационных данных (например, сведений о местоположении поезда или препятствиях на пути), которые становятся доступными для облачных вычислений и могут быть использованы для быстрого реагирования на эксплуатационные нарушения и оптимального регулирования перевозочного процесса.
Эти технологии еще не достигли на железных дорогах уровня зрелости, сопоставимого с разработками для автомобильного транспорта. К выполнению проекта Sensors4Rail по результатам конкурса привлечен консорциум из компаний, представляющих разные отрасли промышленности. В составе консорциума DB отвечают за управление проектом и информационную безопасность, предоставление подвижного состава и железнодорожной инфраструктуры, а также за переоборудование испытательного поезда, компания Siemens Mobility — за функции определения местоположения поезда, тестирование и интеграцию систем в единый комплекс. Компании Bosch Engineering и Ibeo Automotive Systems занимаются подсистемой распознавания окружающей обстановки, а HERE Technologies — электронной картой.
Концепция системы
Для испытаний выделен электропоезд серии 472, в конструкцию которого внесены многочисленные изменения для того, чтобы компания DB Systemtechnik (дочернее предприятие DB) могла эксплуатировать его в опытных и демонстрационных поездках. Поезда этой серии уже выведены из эксплуатируемого парка городской железной дороги Гамбурга и используются преимущественно в качестве резервного подвижного состава.
Наряду с поездом, оборудованным соответствующим аппаратным и программным обеспечением, в проекте задействована облачная среда DB modular Cloud как часть общего программно-аппаратного комплекса (рис. 2).
Рис. 2. Конфигурация оборудования проекта Sensors4Rail
Кроме того, предусмотрена обработка сигналов системы спутниковой навигации, а за предоставление приоритетных соединений по радиоканалу с использованием сети стандарта 4G отвечает еще один партнер проекта — телекоммуникационная компания Vodafone. Опытный участок длиной 23 км расположен между станциями Берлинер Тор и Аумюле, по нему обращаются поезда двух линий — S2 и S21. Опорный фрагмент Берлинер Тор — Бергедорф этого участка использовался одновременно для демонстрации технологии ATO поверх ETCS во время проведения конгресса ITS.
Реализация проекта
К моменту запуска проекта Sensors4Rail совместными усилиями была проработана его концепция, которая затем получила практическое воплощение в сотрудничестве с промышленными партнерами. На регулярно проводившихся совещаниях обсуждались промежуточные итоги, проблемы и риски, после чего привлеченные эксперты разрабатывали и внедряли те или иные технические решения.
Одна из задач проекта состояла в недопущении каких‑либо воздействий со стороны реализуемой системы на существующее оборудование управления поездом и обеспечения его безопасности. Наряду с подтверждением отсутствия таких воздействий важно было интегрировать в состав поездного оборудования аппаратуру Sensors4Rail — камеры, радары и лидары (рис. 3), а также высокопроизводительные серверы с несколькими графическими процессорами, хранилище данных и сеть передачи со скоростью 10 Гбит/с.
Рис. 3. Размещение камер и датчиков в голове опытного поезда
Большинство из этих компонентов впервые применялись в эксплуатационной работе на железных дорогах Германии. На поезде длиной 60 м потребовалось проложить примерно 4,3 км кабеля и разместить 45 компонентов аппаратных средств и 3500 более мелких деталей.
Поскольку данные аппаратные средства ранее на DB не применялись, для них не было допуска к эксплуатации на железных дорогах и соответствующих сертификатов. Так, датчики для распознавания окружающей обстановки разработаны для работы в промышленности и на автомобилях. Их пришлось адаптировать в лабораториях для работы в условиях железных дорог. В этом состояла одна из целей проекта Sensors4Rail — опробовать такие компоненты в температурном диапазоне и при уровнях вибраций и загрязнений, характерных для железнодорожного транспорта (рис. 4). Партнеры по проекту получили ценные сведения, которые они смогут использовать в своих новых разработках.
Рис. 4. Датчики и камеры перед установкой на опытном поезде
Размещенные над лобовым остеклением кабины машиниста шесть лидаров (см. рис. 3) сканируют пространство перед поездом, выполняя 30 720 измерений с частотой 15 Гц и формируя трехмерное облако точек в реальном времени. Инфракрасная камера, размещенная рядом с лобовым прожектором, служит для обнаружения объектов в диапазоне волн от 8 до 14 мкм. Как и лидары, работающие в близком к инфракрасному диапазоне, эта камера способна различать неподвижные и движущиеся объекты независимо от их освещенности, в том числе в полной темноте, например в тоннелях.
Под лобовым остеклением установлены еще три камеры видимого диапазона. Одна стереокамера выдает изображение объектов ближней зоны с указанием их глубины. Еще две камеры предназначены для контроля для средней (300 м с углом обзора 30 град) и дальней (550 м с углом обзора 10 град) зон. При этом следует учитывать, что распознавание объектов зависит не только от условий окружающей среды, но и от многих факторов, таких как размеры объекта, его контрастность и отражающая способность.
В комплект датчиков головной части поезда входят также четыре радара, работающие на частоте от 76 до 77 ГГц.
Все исходные данные датчиков поступают в высокопроизводительную вычислительную систему (рис. 5), обрабатываются в реальном масштабе времени и регистрируются для последующего анализа.
Рис. 5. Бортовая вычислительная система, смонтированная на опытном поезде
Бортовая подсистема определения местоположения испытательного поезда включает импульсный колесный датчик, оптический датчик головки рельса, инерциальный датчик и вычислительное устройство. В этом устройстве осуществляется консолидация данных от датчиков, в том числе используемых в подсистеме распознавания окружающей обстановки и получаемых методом локализации и построения карты (SLAM) при помощи радаров, а также путем обнаружения объектов, которые выступают в роли реперных точек. Определенное таким образом местоположение поезда сравнивается с данными эталонной высокоточной системы позиционирования, и выявленные отклонения анализируются.
Высокоточные трехмерные электронные карты уже нашли применение на автомобильном транспорте в системах беспилотного управления, поддержки водителя и определения местоположения транспортных средств. В отличие от традиционных навигационных карт они имеют значительно более высокую детализацию, располагая информацией о мостах или краях платформ, что позволяет непрерывно сравнивать фактическое местоположение со смоделированным. Таким образом, электронная карта выступает в качестве цифрового двойника железной дороги и примыкающей к ней местности. Для создания трехмерной электронной карты использована измерительная система Leica Pegasus 2. Дополнительно используются четыре опорные станции дифференциальной коррекции спутниковых навигационных систем и набор эталонных точек. В результате достигается точность от 3 до 5 см в абсолютных координатах. Таким образом карта используется в качестве основы при определении координаты головы поезда по реперным точкам на маршруте.
Интеграция в единый комплекс подсистем распознавания окружающей обстановки, определения местоположения и высокоточной электронной карты позволила реализовать и опробовать прототипы шести функциональных блоков:
- распознавание объектов, выступающих в роли реперных точек, и их сопоставление с электронной картой для точного определения местоположения;
- распознавание и классификация поездов на соседних путях, чтобы избежать их идентификации в качестве препятствий или потенциальных опасностей;
- распознавание, классификация и позиционирование людей на платформах для инициализации при необходимости защитной реакции;
- распознавание пути, на котором находится поезд, и соседнего пути, а также сопоставление этой информации с электронной картой, чтобы идентифицировать расположение объектов относительно путей;
- слияние всей информации о локализации и пройденном пути для получения консолидированных данных о местоположении с целью точного определения координаты головы поезда в реальном времени без использования дополнительных инфраструктурных средств;
- распознавание свободности габарита за счет контроля пространства в пределах габарита приближения строений и вне его на своем и соседнем путях с целью реагирования на неизвестные препятствия.
Вся документация по использованной в проекте конфигурации системы и ее архитектуре велась на основе информационного моделирования. Централизованная версионная модель и автоматические генерируемые с ее помощью документы, например, по отдельным подсистемам и спецификациям позволяют в ходе выполнения всего проекта получать данные из одного источника и избежать какого‑либо их дублирования.
Перспективы
После успешной демонстрации осенью 2022 г. на конгрессе ITS реализованного в ходе первого этапа функционала началась подготовка к запуску в мае 2022 г. второго этапа проекта, в ходе которого будет проверяться эффективность разработанной системы в разных сценариях эксплуатации. Опытный полигон расширится и будет охватывать также другие линии городской железной дороги Гамбурга. Кроме того, предусмотрено накапливать исходные данные от датчиков, получаемые при разных погодных условиях и в разное время суток. Эти данные будут использоваться для обучения нейронных сетей с целью совершенствования системы.
Детальный анализ зависимости между объемом данных, требуемых для обучения, и производительностью системы на основе искусственного интеллекта необходим для оценки затрат на последующие разработку, испытания и внедрение функций искусственного интеллекта в регулярную эксплуатацию.
Второй этап во многом похож на испытательные поездки автомобилей с датчиками в рамках их подготовки к беспилотному вождению. На этом этапе машинист поезда самостоятельно выполняет все функции по управлению поездом, а автоматизированная система работает в «теневом» режиме.
Второй этап проекта будет продолжаться в течение полутора лет и завершится в конце 2023 г., после чего с 2024 г. планируется приступить к дальнейшему совершенствованию датчиков и интеграции нового программно-аппаратного комплекса в систему управления поездом.
А. Ефремов
В статье использованы материалы портала Digitale Schiene Deutschland (digitale-schiene-deutschland.de); Deine Bahn, 2022, № 4, S. 36 – 43.
Эта статья опубликована в журнале «Железные дороги мира», 2022, № 6.
