, 4 мин. на чтение

Вперед в будущее: как развивают беспилотные технологии в городских электропоездах

Сегодня пассажиров МЦД перевозят электропоезда «Иволга» четырех модификаций. Все они разрабатывались при участии правительства Москвы специально для работы на диаметрах. Последняя модель — «Иволга 4.0» — вышла на маршрут весной 2024 года. Ее производитель — Тверской вагоностроительный завод, входящий в «Трансмашхолдинг», уже сейчас рассматривает возможность сделать будущие поезда беспилотными.

Зачем нужны беспилотные технологии: мнение москвичей

Опросы показывают, что горожане верят в будущее беспилотного транспорта. Согласно исследованию Департамента информационных технологий Москвы, 96% жителей столицы одобряют введение искусственного интеллекта в городских проектах. И почти половина готова совершать поездки в беспилотном транспорте — полностью на автоматике или с участием человека.

Результаты опроса «Авито Авто» и Музея транспорта Москвы, проведенного в марте, показали: большинство горожан считают, что самым популярным транспортном будущего станет наземный беспилотный (48%). Вторую строчку занял рельсовый транспорт (30%), в том числе городские электропоезда — одни из самых экологически чистых.

Всем миром: испытания в других странах

Беспилотные технологии пытаются внедрять в самых разных уголках планеты. Пока единственный проект, предусматривающий максимально высокий уровень автоматизации на открытой железной дороге, реализован в Австралии. Там горнодобывающая компания Rio Tinto с 2018 года перевозит беспилотными тепловозами под дистанционным контролем операторов руду от шахт до порта.

В Дании тем временем готовятся открыть беспилотное движение уже на пассажирских линиях S-tog. Это система пригородно-городских поездов Копенгагена, концептуально — аналог МЦД. Для датских железных дорог закупают 226 беспилотных электропоездов.

Железные дороги Израиля в прошлом году также приобрели разработку стартапа Rail Vision — систему распознавания препятствий, которая будет использоваться для автоматического управления. В Японии, на линиях «Синкансэн», хотят запустить сверхскоростные беспилотные поезда к середине 2030-х годов.

Беспилотное метро работает повсеместно — от Сеула, Гонконга и Дубая до Парижа и Мадрида. Однако на открытой железной дороге, как на московских диаметрах, внедрять управление без машиниста сложнее. Поскольку пути не изолированы, на них может оказаться человек, машина, животное — любой посторонний объект. Поэтому нужна умная система, которая будет безошибочно определять препятствия.

Система обнаружения препятствий: от маневровых локомотивов до городских электропоездов

«ТМХ Интеллектуальные Системы» — компания, которая активно проводит испытания технологий. Ее специалисты начали исследования около пяти лет назад, когда подключились к разработке комплексной системы «Автомашинист» для маневровых локомотивов. Сейчас комплекс и его компоненты проходят пусконаладку на локомотиве ТЭМ23-002 на Брянском машиностроительном заводе.

Испытания ТЭМ23 с возможностью управления без машиниста пройдут на сортировочной станции «Лужская». Завершив испытания, ТМХ сможет с 2025 года запустить серийный выпуск таких локомотивов. Правда, для работы без машиниста еще требуется обновление и подготовка ж/д инфраструктуры.

Важнейший компонент автоматического управления — системы обнаружения препятствий. Разработка ТМХ ИС называется CTRL@VISION, в ее основе лежит машинное зрение. Множество камер и датчиков позволяют замечать и идентифицировать объекты на железной дороге, чтобы на основе полученных данных быстро принимать решения. На участках, где локомотивы передвигают вагоны и целые составы, машинное зрение делает работу железнодорожников безопаснее: существенно снижает риски сходов, столкновений и получения травм. Поэтому технологией CTRL@VISION активно интересуются промышленные предприятия, на которых локомотивы часто работают в опасных зонах.

Испытания в «Иволгах»

Весной этого года ТМХ испытал систему обнаружения препятствий для пассажирских электропоездов. Испытания показали: машинное зрение может обнаружить препятствие на расстоянии 600 метров, тогда как машинист замечает опасность примерно за 350 метров. Тест проходил на полигоне Москва — Усово. Система доказала, что может выполнять сложные операции в условиях городских перевозок. Обученные нейросети и алгоритмы распознают людей, «считывают» машины, велосипеды и другие возможные препятствия на пути, определяют основную ж/д инфраструктуру (стрелки и их направление, столбики, сигналы светофоров). Система понимает, в какой точке находится поезд во время движения и какое расстояние осталось преодолеть до ближайших объектов — платформ и станций. И проецирует «коридор» вдоль железнодорожного пути, где движется поезд.

В городе технология должна работать стабильно в разных погодных и световых условиях. Для этого на поезд установлены различные типы камер и датчиков. Они работают синхронно и дополняют друг друга. Камеры — с разным фокусным расстоянием, углами обзора, чувствительностью к разным диапазонам световой волны, чтобы «видеть» как ближнюю, так и дальнюю зону, считывать общий план. Стереокамеры строят глубину кадра, представляя объекты объемными. Камеры не всегда успевают адаптироваться к свету (например, когда поезд выезжает из тоннеля) и точно определять расстояние, и тогда очень помогают лидары — сенсоры, фиксирующие «облако точек», то есть множество отражений импульсов лазера. При осадках и тумане, однако, лидары могут сбоить, поэтому специалисты ТМХ ИС разработали сложные алгоритмы для взаимоконтроля системы.

Важно не только считывать объекты, но и правильно их интерпретировать. Все данные, собранные камерами и сенсорами, поступают в вычислитель в режиме реального времени. Там они обрабатываются специальными алгоритмами, которые определяют классы и конкретные типы объектов, расстояние до них, расположение относительно поезда. На основе вычислений система принимает решение, что делать: двигаться дальше или тормозить, если есть опасность. На все эти точные операции уходят доли секунды. Чтобы добиться такого результата, нейросети обучали на огромном массиве данных, а алгоритмы оптимизировали научные сотрудники.

Специально для городских перевозок специалисты разработали систему контроля посадки и высадки пассажиров — CTRL@VISION BOARD. Сейчас следить за дверьми — задача помощника машиниста, а система позволит перевести все на автоматику. С помощью камер она сама определяет, что посадка закончена, людей в опасной зоне нет и можно отправляться, после чего дает сигнал об этом другим системам. Посадка заканчивается быстрее, что важно при тактовом расписании и коротких интервалах между поездами на МЦД.

О сроках внедрения беспилотных систем в «Иволге» пока говорить рано. По прогнозам специалистов, уже через два года будет готов к тиражированию электропоезд, способный ездить без машиниста в кабине. Параллельно с этим ведется активная работа по адаптации системы определения препятствий, системы контроля посадки и высадки пассажиров, а также системы диагностики инфраструктуры для эффективного функционирования в условиях метро.

В будущем эти технологии можно будет применять повсеместно. Ведь, как мы помним, за беспилотным рельсовым транспортом будущее.

Фото: АО «ТМХ»