Admin

Инновационное развитие железных дорог

Попов Павел Александрович, СПБФ АО «Научно-исследовательский и проектно-конструкторский институт информатизации, автоматизации и связи на железнодорожном транспорте» (СПБФ АО «НИИАС»), заместитель генерального директора, технический руководитель проектов по беспилотным поездам, канд. техн, наук, Санкт-Петербург, Россия


Ключевые слова: железнодорожный транспорт, видеонаблюдение, искусственный интеллект, компьютерное зрение, цифровая связь, навигация, технологии, робототехника
Аннотация. В статье рассмотрены ключевые инновационные технологии и их влияние на трансформацию железнодорожной отрасли. Появление дополняющих друг друга решений позволяет пересмотреть существующие производственные процессы и значительно повысить эффективность работы железнодорожного транспорта. Примеры, приведенные в статье, демонстрируют большой потенциал для дальнейшего развития железных дорог.

Стремительное внедрение информационных технологий меняет образ жизни каждого человека и общества в целом, а также влияет на организацию труда во всех отраслях экономики. Не обошли данные тенденции и железнодорожный транспорт. Обеспечивать его конкурентоспособность перед другими видами транспорта позволят разработка и внедрение новых технических решений с применением современных технологий.
Основываясь на экспертной оценке, можно выделить ключевые технологии, которые окажут наибольшее влияние на железнодорожную отрасль и повлекут значительную его трансформацию в ближайшие несколько лет. Среди них: компьютерное зрение, цифровая связь, цифровой двойник сети, роботизация и искусственный интеллект.
 

Содержание

1ВИДЕОНАБЛЮДЕНИЕ И КОМПЬЮТЕРНОЕ ЗРЕНИЕ 2ЦИФРОВАЯ СВЯЗЬ 3НАВИГАЦИЯ И КАРТОГРАФИЯ - ЦИФРОВОЙ ДВОЙНИК СЕТИ 4РОБОТИЗАЦИЯ 5ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ 6СПИСОК источников

ВИДЕОНАБЛЮДЕНИЕ И КОМПЬЮТЕРНОЕ ЗРЕНИЕ

Большое распространение в современном обществе получило компьютерное зрение. С каждым годом количество установленных на различных объектах городской инфраструктуры камер видеонаблюдения и средств обработки данных стремительно увеличивается [1]. В современном городе мы практически всегда находимся в зоне работы камер. Например, городская система видеонаблюдения Москвы состоит из более 225 тыс. камер, передающих видеопотоки в единый центр хранения и обработки данных.
Колоссальный рост средств видеонаблюдения и, как следствие, компьютерного зрения стал возможным благодаря удешевлению стоимости камер, сенсоров и средств обработки. Помимо этого, развитие технологий искусственного интеллекта позволяет перейти от контроля видеопотока операторами к автоматической обработке видеоданных, а также упрощению разработки программного обеспечения для их аналитики и др.
Тенденция увеличения средств видеонаблюдения прослеживается и на железнодорожном транспорте. Наибольшее количество видеокамер и других сен
соров установлено для обеспечения транспортной безопасности. Компьютерное зрение используется на подвижном составе для видеонаблюдения за пассажирами, регистрации окружающей обстановки в кабине машиниста, автоматизации движения в части обнаружения препятствий, распознавания временных знаков и ручных сигналов.
Активно компьютерное зрение применяется при диагностике и контроле пантографов и контактной сети [2], видеоинспекции объектов железнодорожной инфраструктуры, диагностике вагонов и тягового подвижного состава со стационарных комплексов [3]. Кроме этого, компьютерное зрение, включая видеокамеры, стало применяться как средство метрологических наблюдений.
Задействовано компьютерное зрение и для контроля свободности железнодорожных переездов. В ряде задач технология применяется для формирования управляющих команд, например, для беспилотного движения, что предъявляет повышенные требования к функциональной безопасности.


На станции Лужская Октябрьской дороги на основе компьютерного зрения определяется свободность железнодорожной колеи при движении маневрового локомотива вагонами вперед. Участок каждого пути разбивается на виртуальные зоны небольшой длины, где компьютерное зрение стационарного комплекса определяет занятость или свободность каждой зоны. В дальнейшем технология сможет использоваться как источник данных для работы систем СЦБ.
Компьютерное зрение позволит автоматизировать или выполнять дистанционно большой объем работы, который сегодня производится вручную непосредственно на объектах. В свою очередь массовое внедрение технологии требует разработки стандарта, задающего требования к компьютерному зрению на станциях, перегонах, подвижном составе и других объектах.

ЦИФРОВАЯ СВЯЗЬ

В современном мире цифровой связью посредством мобильных телефонов ежедневно пользуется практически каждый человек. Технология активно внедряется в разных областях деятельности. Например, в автомобильной отрасли каждое пассажирское и грузовое транспортное средство оснащено системой «ЭРА-ГЛОНАСС», которая дает возможность экстренно реагировать на инциденты, а также внедрять различные сервисы и услуги. Дополнительно разработан стандарт ГОСТ Р 59236-2020 «Платформа АВТОДАТА. Общие положения». Данная платформа предназначена для сбора больших данных автотранспортной сферы, их обогащения и обработки, в том числе с применением техноло
гий искусственного интеллекта, формирования статистических и аналитических данных и предоставления услуг класса «данные как сервис» широкому кругу потребителей.
На железнодорожном транспорте также целесообразно создание подобной платформы и разработка соответствующих стандартов. Все подвижные железнодорожные транспортные средства должны быть оснащены модулем связи и навигации с передачей данных на единый сервис - платформу, такую как ЦОН ГИС РЖД. Взаимодействие с подвижным составом в реальном времени позволит реализовать новые функции, а также получать эффекты за счет обработки больших данных. Уже сейчас за счет накопленной информации с подвижного состава в системе ЦОН ГИС РЖД можно определять маршруты и частоту движения поездов и зоны покрытия связи GSM на сети дорог; использовать данные для контроля графика исполненного движения; контролировать качество бортовых устройств связи и навигации.
Кроме этого, множество перспектив открывает применение спутниковой связи, которая с каждым годом становится дешевле и доступнее. В России этому способствует развитие спутниковой системы «Гонец».
Цифровая связь помогает реализовать технологии дистанционного контроля и управления техникой, оборудованием и подвижным составом, собирать данные и подавать управляющие команды, использовать преимущества больших данных, а также запустить проекты по интервальному регулированию по радиоканалу, реализовать технологию виртуальной сцепки с регулированием потока поездов.
Современное развитие железнодорожного транспорта невозможно без наличия сервисов цифровой связи, охватывающей всю сеть ОАО «РЖД». В будущем каждое транспортное средство при включении должно регистрироваться в центре управления и получать все необходимые данные для работы: график движения, скорость следования с учетом временных ограничений, разрешение на движение с учетом положения других поездов и данных СЦБ и другую необходимую информацию. На текущий момент важно определить стандарт цифровой связи и разработать стратегию внедрения на сети железных дорог.

НАВИГАЦИЯ И КАРТОГРАФИЯ - ЦИФРОВОЙ ДВОЙНИК СЕТИ

Навигация, картография и создание цифровых сервисов на их основе позволят сделать важный шаг в части повышения эффективности эксплуатации, ремонта, строительства объектов железнодорожного транспорта. Сегодня имеются разрозненные сервисы и устройства, которые обеспечивают навигацию и определяют положение подвижного состава на электронной карте.
Современные навигация и картография задействуют такие технологии, как компьютерное зрение для создания цифровых карт с автоматическим определением объектов на основе технологий искусственного интеллекта. Также компьютерное зрение применяется для навигации в виде технологии SLAM.
Эффективное интервальное регулирование, автоведение и другие технологии автоматизации процесса перевозок возможно реализовать только при точном определении местоположения подвижного состава и использовании единой координатной системы с наличием цифрового описания инфраструктуры.

РОБОТИЗАЦИЯ

Роботизация - направление, которое и дальше будет реализовываться на железнодорожном транспорте. Однако оно имеет ограничения. Основной причиной является парадокс Моравека, согласно которому высококогнитивные процессы требуют относительно небольших вычислений, в то время как низкоуровневые сенсомоторные операции требуют огромных вычислительных ресурсов. Согласно «парадоксу Моравека», «относительно легко достичь уровня взрослого человека в таких задачах, как тест на интеллект или игре в шашки, однако сложно или невозможно достичь навыков годовалого ребенка в задачах восприятия или мобильности». Применительно к железнодорожному транспорту можно сказать, что задачи диспетчерского управления намного проще автоматизировать, чем работу составителя по соединению тормозных рукавов или путейца по ремонту путевой инфраструктуры. При этом уже создан робот-инспектор железнодорожного пути, разрабатывается робот-расцепщик вагонов, объявлен конкурс на создание робота-носильщика.
Одним из перспективных направлений является создание коллаборативных роботов или коботов, представляющих собой технические устройства, работающие совместно с человеком на производстве в решении задач, которые нельзя полностью автоматизировать. На ближайшие 5-10 лет наиболее перспективным направлением станет разработка и внедрение коботов, позволяющих значительно увеличить производительность труда. Кроме того, они проще в исполнении и доступнее по стоимости в сравнении с роботами.


К роботам и/или коботам можно отнести и беспилотные летательные аппараты, которые могут выполнять диагностические функции, функции удаленного контроля. Их эксплуатация в значительной степени зависит от погодных условий, особенно силы ветра. Однако можно использовать данные от метеостанций и автоматически запускать летающие беспилотники для контроля протяженных железнодорожных объектов при удовлетворительных погодных условиях.
В целом развитие роботизации в ОАО «РЖД» в ближайшие годы видится как симбиоз между людьми и роботами под контролем человека с элементами дистанционного управления.

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ

Технологии искусственного интеллекта являются катализатором научно-технического прогресса во многих отраслях. Например, массовое внедрение камер стало возможным за счет возможности автоматической обработки видеоданных. Большая часть робототехники также полагается на технологии искусственного интеллекта. Основные варианты применения технологий искусственного интеллекта изложены в предварительном национальном стандарте «Искусственный интеллект на железнодорожном транспорте. Варианты использования», подготовленном в 2023 г.
Важно отметить, что все перечисленные технологии взаимно дополняют друг друга. Развитие технических решений возможно только при реализации сразу нескольких технологий. Важно учитывать, что новые решения не только должны автоматизировать существующий технологический процесс, но и менять его. Например, при появлении беспилотного локомотива взаимодействие диспетчера с бортом должно быть пересмотрено, а вместо регламента переговоров использоваться передача цифровых команд. Существенно изменится и роль персонала на железной дороге. Основной функционал будет заключаться в контроле работы автоматических систем управления, роботов, их обслуживании и решении возникающих нештатных ситуаций.

СПИСОК источников

1. ГОСТ Р 59385-2021. Информационные технологии. Искусственный интеллект. Ситуационная видеоаналитика. Термины и определения. Введ. 2021.09.01. М.: Стандартин-форм, 2021.
2. Automatic Visual Inspection and Condition-Based Maintenance for Catenary / Yan-guo Wang [et al.] // Maintenance Management. 2019. DOI: 10.5772/intechopen.82149.
3. Хатламаджиян A.E., Лебедев А.И. Интегрированный пост автоматизированного приема и диагностики подвижного состава на сортировочных станциях // Вагоны и вагонное хозяйство. 2019. № 2 (58). С. 9-13.

__________________
Телеграм-канал ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНИК