Система доказала возможность детектировать объекты, определять расстояние до них и на основании этой информации принимать решения.

Испытания системы обнаружения препятствий, установленной на электропоезде «Иволга», проходили на полигоне Москва-Усово. В них были задействованы представители компаний «Центр перспективных технологий ТМХ» и «ТМХ Интеллектуальные Системы».

Система обнаружения препятствий использует технологии искусственного интеллекта и машинного обучения для детектирования объектов. Обученные нейронные сети обнаруживают рельсовую колею, людей, элементы инфраструктуры, стрелочные переводы, автомобили, подвижной состав и т.д., а алгоритмический аппарат определяет дальности и принимает решения.

 На испытаниях система работала с частотой 5 циклов в секунду, визуализируя результаты своей работы 2 раза в секунду. В каждом цикле работы системы происходит обнаружение и идентификация объектов в зоне видимости до 600 м во всем поле зрения сенсоров, а также принятие решений, на основе полученных данных. Углы обзора начинаются от 12 градусов и достигают 110 градусов в зависимости от дальности сканирования (например, для самых дальних зон до 600 м используются углы обзора в 12 градусов, а для ближних зон до 150 м -  110 градусов).

Для получения данных об окружающей обстановке в системе используется несколько видов сенсоров: лидары (лазерное радиолокационное оборудование), стереопара (две камеры эмулирующие человеческое зрение, на основе этой технологии строится карта глубины кадра), камеры общего плана, камеры ближней зоны, ГНСС-навигатор.

Данные от сенсоров в режиме реального времени поступают в вычислитель, где происходит их обработка и совмещение, чтобы получить полную и точную картину окружающей среды в «математическом» виде. Далее данные анализируются специально обученными нейросетевыми алгоритмами - они «ищут» классы и конкретные типы объектов. После этого алгоритмы принятия решений используют полученные результаты для формирования окончательного решения – какие объекты обнаружены, на каком расстоянии, где они находятся относительно поезда и т.д. Системы управления поездом могут на основании этой информации управлять движением. 

В области детектирования объектов, система обнаружения препятствий умеет:

1.  распознавать и классифицировать людей, определяя их статус: рабочий или обычный человек;
2.  определять основные объекты железнодорожной инфраструктуры: железнодорожные пути, другие поезда, светофоры (с распознаванием цвета светофора), платформы, столбики, остряки;
3.  определять принадлежность светофоров и стрелок «своему» пути;
4.  детектировать объекты гражданской инфраструктуры: автомобили, велосипеды и т.д.;
5.  определять местоположение поезда и расстояние до ближайших важных статических объектов: платформ, вокзалов;
6.  строить зону габарита – «коридор», в котором разрешено движение поезда. В нём учитываются положения стрелочных переводов и сигналов светофоров, принадлежащих пути следования, а также размеры опасной зоны, где не должно быть объектов.  Координаты этой зоны рассчитываются системой и если какой-либо объект попадает в нее, то это является сигналом к принятию решения о реакции на обнаруженный объект в зависимости от его типа.

Пример детекции человека, переходящего пути перед приближающимся поездом.

 Система в дальнейшем будет интегрирована с системами управления поездом, что позволит в зависимости от окружающей обстановки, автоматически реагировать на препятствия – применять торможение и подавать звуковые сигналы. Кроме этого, планируется развитие алгоритмов в части, касающейся точности и стабильности построения зоны габарита (проецируемый «коридор» вдоль железнодорожного пути, в котором двигается поезд), отсечения «неважных» частей поля зрения, улучшения точности работы стереопары (погрешность определения расстояния не более 10% на любой дистанции).