Австралия: В течение ближайших трех месяцев система обнаружения препятствий Main Line будет тестироваться на грузовых магистральных локомотивах горнорудной компании Rio Tinto в регионе Пилбара. Она внедряется в рамках проекта автоматизации управления движением AutoHaul, реализуемого в Rio Tinto на протяжении нескольких лет. На данный момент это самая автоматизированная система движения на железнодорожном транспорте в мире, которая максимально близко находится к самому высокому «беспилотному» уровню GoA4.
Соглашение о развитии и испытаниях бортовой системы обнаружения препятствий был подписан между израильской компанией Rail Vision и Hitachi Rail STS, которая является системным интегратором по проекту AutoHaul, внедренному на сети Rio Tinto в 2019 году. Контракт предусматривает предусматривает возможность продления испытаний еще на шесть месяцев.
Фактически речь идет о модернизации AutoHaul и оснащении ее более совершенной системой технического зрения. В рамках тестирования предполагается проверить возможность распознавания нескольких типов препятствий на железнодорожных путях или рядом с ними на различной дистанции от локомотива. Контракт стоимостью до $398 тыс., который предусматривал создание, испытания, проведение технико-экономического обоснования и внедрение новой системы технического зрения, был заключен в мае прошлого года. Тогда заявлялось, что ее интеграция запланирована на третий квартал 2021 года.
Скриншот с камер технического зрения Main Line. Источник: Rail Vision
Система Main Line позволяет распознавать потенциально опасные объекты (другие составы, стрелки, людей, транспортные средства и т. д.) и оценивать дорожную обстановку. Данные, полученные с датчиков, обрабатываются с помощью инструментов искусственного интеллекта. Rail Vision заявляет, что Main Line может обнаруживать транспортные средства на расстоянии до 2 км, людей – до 1,5 км, конец путей – до 600 м при любых погодных условиях и условиях освещения. Все участники проекта говорят о наиболее высоком уровне автоматизации GoA4 в AutoHaul, однако на борту локомотива находится машинист, которого вместе с диспетчерским центром система предупреждает о возникновении критических ситуаций.
В парке Rio Tinto около 220 тепловозов четырех серий производства GE (поглощена Wabtec), которые перевозят железную руду из 16 шахт в порты Дампир и Кейп-Ламберт на сети протяженностью более чем 1,7 тыс. км в регионе Пилбара. Весь комплекс AutoHaul обошелся Rio Tinto в $940 млн. На текущий момент суммарный пробег автоматизированного подвижного состава превысил 4,5 млн км. Сама Rio Tinto заявляет, что благодаря внедрению AutoHaul средняя скорость локомотивов увеличилась на 5-6%.
Архитектура комплекса систем управления движением поездов AutoHaul на сети компании Rio Tinto (увеличить). Источник: zdmira.com
Испытания систем технического зрения подвижного состава сегодня идут по всему миру. Так, в мае консорциум немецких компаний с участием Siemens Mobility и под руководством Deutsche Bahn (DB) приступил ко второму этапу реализации проекта Sensors4Rail в рамках программы цифровизации железных дорог Digitale Schiene Deutschland (DSD) в Германии. В рамках него в течение 1,5 лет предполагается проверка эффективности работы технического зрения, установленного на электропоездах в Гамбурге, в разных сценариях эксплуатации, а также накопление данных с датчиков для дальнейшего обучения нейронных сетей.
Электропоезд Bombardier Class 474, оснащенный системой технического зрения в рамках проекта Sensors4Rail. Источник: digitale-schiene-deutschland.de
Также в апреле об испытаниях системы автоведения маневровых локомотивов с техническим зрением AutoPilot в Нидерландах объявила Alstom. В проекте участвуют оператор Lineas и национальный оператор инфраструктуры ProRail. Заявляется, что система уже позволяет обнаруживать препятствия любого размера на расстоянии до 1 км в любых погодных условиях днем и ночью. Ранее в 2021 году также сообщалось, что испытания системы технического зрения Thales проводятся совместно с SNCF и Alstom во Франции. О завершении тестирования маневрового локомотива с системой технического зрения от компании VTT было на днях объявлено в Финляндии.
Thales также проводит тесты технического зрения в Канаде на подвижном составе перевозчика Metrolinx совместно со стартапом Invision AI. В Японии испытания высокоскоростного поезда с уровнем автоматизации GoA4 ведет перевозчик JR East.
В России прорабатывается внедрение технического зрения и на электропоездах, и на маневровых локомотивах. Испытания электропоезда «Ласточка» с уровнем автоматизации GoA3/УА3 ведутся в РЖД с 2021 года. Параллельно в НИИАС идет работа над улучшением системы технического зрения до уровня GoA4 c планом по ее сертификации в 2022-2023 годах. Система машинного зрения, установленная на поезде, способна обнаружить препятствие размером 30 см на расстоянии 400 м, человека – на расстоянии до 600 м. На днях замгендиректора НИИАС и технический руководитель проектов по беспилотным поездам Павел Попов сообщил «Гудку», что сейчас идет внедрение технологии автоматической калибровки машинного зрения. Как отмечает Попов, такая система создается впервые в мире, а российские разработчики беспилотных решений «как минимум на год-полтора впереди решающих ту же задачу ведущих европейских производителей». Решение же о вводе в эксплуатацию поездов с полностью беспилотным уровнем GoA4 в РЖД должны принять в 2023 году по результатам испытаний подвижного состава с соответствующей системой.
Локомотив ЧМЭ3 с установленной на нем системой технического зрения Cognitive Rail Pilot. Источник: Cognitive Technologies
Другая российская компания – Cognitive Pilot (дочернее предприятие «Сбербанка» и Cognitive Technologies) – совместно с РЖД в январе завершила испытания комплексов технического зрения для маневровых локомотивов. Заявляется, что система уже способна распознавать объекты на расстоянии до 300 м, однако в компании планируют увеличить этот показатель минимум в 2 раза. Опцию интеграцию системы технического зрения CTRL@VISION от «ТМХ Интеллектуальные Системы» предполагается также заложить в перспективный маневровых локомотив ТЭМ23 производства «Трансмашхолдинга»: в презентации самой системы указано, что она способна обнаруживать и классифицировать объекты и препятствия на расстоянии до 250 м.
