Транспортная администрация Нью‑Йорка (MTA) реализует инициативу Signaling Challenge, направленную на замену устаревших систем сигнализации на городском метрополитене. На организованный в ее рамках конкурс было представлено почти 60 предложений, к финальному этапу допущены четыре компании, которые в настоящее время тестируют свои разработки, построенные с использованием новейших технологий — искусственного интеллекта, лидаров и систем управления движением поездов по радиоканалу (CBTC). Испытания решений отобранных компаний начались в январе 2022 г., результаты апробации концепции должны быть представлены к концу лета 2022 г.

В состав финалистов вошли компании 4AI Systems, Alstom, Luminar и Ouster. Для сбора и анализа данных о состоянии инфраструктуры 4AI Systems предлагает монтировать на головном вагоне поезда видеокамеры, формирующие инфракрасные изображения объектов путевого хозяйства, препятствий на пути и предметов в полосе отвода с частотой съемки 60 кадров/с. Камеры работают в комплексе с бортовыми аналитическими средствами на основе искусственного интеллекта. 

Решение Alstom базируется на использовании системы Urbalis 400, реализующей функции CBTC. Ожидается, что благодаря ликвидации напольных проходных сигналов, сокращению межпоездных интервалов и увеличению скорости движения поездов система позволит повысить безопасность перевозок пассажиров и пропускную способность линий, а также уменьшить стоимость жизненного цикла. MTA уже несколько лет внедряет CBTC на линиях метрополитена, используя системы компаний Siemens и Thales, а в начале 2022 г. был заключен первый контракт на поставку CBTC с японской Mitsubishi Electric.

Технология Luminar предназначена для точного позиционирования подвижного состава в тоннелях и других зонах, где средства GPS обычно не работают. Она предусматривает использование лидаров дальнего действия в сочетании с программным обеспечением визуального восприятия, разработанным компанией-партнером Seoul Robotics из Республики Корея.

Компания Ouster в партнерстве с Lux Modus предлагает решение для вагонов-дефектоскопов путевого хозяйства. Установленные на них лидары собирают миллионы единиц геопространственных данных, формируя трехмерные цифровые двойники пути, позволяющие выявлять повреждения конструкционных элементов и наличие посторонних предметов на рельсах.

По результатам испытаний MTA примет решение о масштабировании новых разработок на всю сеть городского метрополитена (фото: Wikipedia).