Павел Мащенко: «В перспективе 3-5 лет беспилотные технологии должны стать обязательными для основных направлений рельсового транспорта»
Фото: ЛокоТех-Сигнал
Сегодня в ОАО «РЖД» идут активные работы по пилотным проектам машинного зрения на маневровых локомотивах и моторвагонном подвижном составе. Требования по возможностям применения таких систем заложены в условия поставок новых поездов метро и трамваев для Москвы. Их внедрение – один из шагов к созданию полноценных беспилотных транспортных систем. О нюансах разработки систем машинного зрения и перспективах беспилотного рельсового транспорта «Технике железных дорог» рассказал замгендиректора «ТМХ Интеллектуальные Системы», к.т.н. Павел Мащенко.
Павел Евгеньевич, как «ТМХ Интеллектуальные Системы» участвует в проектах ОАО «РЖД» и городских перевозчиков по автоматизации работы подвижного состава?
Мы плотно взаимодействуем с основным производителем подвижного состава в России – «Трансмашхолдингом» - и в настоящее время разрабатываем систему машинного зрения для одной из новейших серий маневрового локомотива.
Также в ближайшей перспективе в планах «ТМХ Интеллектуальные Системы» внедрение беспилотных технологий метрополитена в Казани: в проект заложен высший уровень автоматизации GoA4 – без участия человека осуществляется регулирование движения поезда, его остановка, управление дверьми, выполнение необходимых действий во внештатных ситуациях. Для этих целей открыто отдельное подразделение «РэйлНэкст» в Иннополисе. Тут мы также не забываем и про применение технологии машинного зрения. Метрополитены ввиду замкнутости систем наиболее перспективны и просты для автоматизации и внедрения «беспилота», что уже показывают несколько десятилетий реализации таких проектов во всем мире.
Насколько сложен процесс разработки такой системы?
Системы машинного зрения – это большой комплекс устройств со сложными алгоритмами взаимодействия между ними. Так, она включает более трех сенсоров разного физического принципа действия сбора информации: видеокамер, лидаров, радаров, тепловизоров и т.д. На рынке огромное количество предложений по данным компонентам, с разным соотношением цена/качество и возможностями. При разработке сенсорной системы машинного зрения возможны совершенно разные вариации, которые требуют предварительной апробации и испытаний в «полевых» условиях на соответствие требованиям заказчика. Далее надо считать экономику решений, выбирая оптимальное. Все это достаточно трудоемкий процесс.
Элементы системы машинного зрения локомотива. Источник: ЛокоТех-Сигнал
Отдельный и ключевой для жизнеспособности системы машинного зрения вопрос – аппаратная платформа для вычислений: таких решений «с полки», которые могли бы обеспечить необходимый для железнодорожного транспорта уровень производительности вычислений, на данный момент не существует. Для обеспечения лидерства на рынке мы должны пройти этот путь сами. Сейчас «ТМХ Интеллектуальные Системы» разрабатывает многоцелевое устройство для вычислений, которое позволит гибко конфигурировать систему машинного зрения под различные задачи как железнодорожного транспорта, так и других отраслей.
Какие ключевые показатели для систем машинного зрения?
Их несколько – дальность зрения, точность определения объектов и расстояний, всепогодность и возможность работы в разных условиях освещения. Определяющее влияние на них имеют алгоритмы, обеспечивающие возможность вытянуть максимум из сенсоров.
Чем сложнее погодные условия, тем система дороже?
Да, но есть нюансы, которые разработчику могут подсказать заказчики и соответственно существенно повлиять на стоимость системы. Так, возможно и удешевление, если условия плохой видимости достаточно кратковременны и предсказуемы или не требуется эксплуатация системы в режиме 24/7.
П. Мащенко: «Отдельный и ключевой для жизнеспособности системы машинного зрения вопрос – аппаратная платформа для вычислений»
Какие еще технологические условия должны быть соблюдены для организации беспилотного движения на железнодорожном транспорте?
Системы машинного зрения, конечно, приближают организацию беспилотного движения подвижного состава в неконтролируемом периметре, но необходимы и другие мероприятия. Так, машинное зрение не сможет принять решение в нестандартных ситуациях, например, при поломке локомотива. Поэтому требуется прогнозирование состояния подвижного состава и в идеале всей инфраструктуры (контактная сеть, опоры, рельсы и т.д.), чтобы таких ситуаций не возникало. Над этим направлением, в частности, работают в ГК Ctrl2GO.
Кроме этого, беспилотное движение невозможно без внедрения технологий автоматического ведения поездов, которое осуществляется по специально разработанным алгоритмам движения. Необходимо применение систем безопасности. Данную задачу мы решаем совместно с компанией «Транстелесофт».
Также для организации беспилотного движения необходимы принципиально другие локомотивы без локомотивной бригады, существующий подвижной состав к этому адаптировать очень сложно. Требуются и глобальные изменения в работе службы движения, обеспечение сплошного радиопокрытия железнодорожных магистралей или применение спутниковой связи для передачи данных.
Учитывая это, когда стоит ожидать массового внедрения беспилотных технологий на транспорте?
Для метро и трамваев они станут обязательными в перспективе 3-5 лет при наличии соответствующей нормативной базы, для маневровой тяги сроки также около 5 лет. Для автомобилей горизонт дальше – 15-20 лет.
Стоит отметить, что многие китайские и американские компании ожидали появления беспилотных автомобилей на дорогах уже к 2020 году, однако задача оказалась сложнее, чем думали изначально. Еще остается решить много инженерных задач, регламентировать вопросы эксплуатации в нормативно-правовой базе, а главное – под вопросом экономическая целесообразность, так как требуются цифровизация целых городов, формирование цифровых карт и большие вычислительные мощности.
Беседовал Наталья Кононенко и Сергей Белов
Источник : Техника железных дорог
Павел Евгеньевич, как «ТМХ Интеллектуальные Системы» участвует в проектах ОАО «РЖД» и городских перевозчиков по автоматизации работы подвижного состава?
Мы плотно взаимодействуем с основным производителем подвижного состава в России – «Трансмашхолдингом» - и в настоящее время разрабатываем систему машинного зрения для одной из новейших серий маневрового локомотива.
Также в ближайшей перспективе в планах «ТМХ Интеллектуальные Системы» внедрение беспилотных технологий метрополитена в Казани: в проект заложен высший уровень автоматизации GoA4 – без участия человека осуществляется регулирование движения поезда, его остановка, управление дверьми, выполнение необходимых действий во внештатных ситуациях. Для этих целей открыто отдельное подразделение «РэйлНэкст» в Иннополисе. Тут мы также не забываем и про применение технологии машинного зрения. Метрополитены ввиду замкнутости систем наиболее перспективны и просты для автоматизации и внедрения «беспилота», что уже показывают несколько десятилетий реализации таких проектов во всем мире.
Насколько сложен процесс разработки такой системы?
Системы машинного зрения – это большой комплекс устройств со сложными алгоритмами взаимодействия между ними. Так, она включает более трех сенсоров разного физического принципа действия сбора информации: видеокамер, лидаров, радаров, тепловизоров и т.д. На рынке огромное количество предложений по данным компонентам, с разным соотношением цена/качество и возможностями. При разработке сенсорной системы машинного зрения возможны совершенно разные вариации, которые требуют предварительной апробации и испытаний в «полевых» условиях на соответствие требованиям заказчика. Далее надо считать экономику решений, выбирая оптимальное. Все это достаточно трудоемкий процесс.
Элементы системы машинного зрения локомотива. Источник: ЛокоТех-Сигнал
Отдельный и ключевой для жизнеспособности системы машинного зрения вопрос – аппаратная платформа для вычислений: таких решений «с полки», которые могли бы обеспечить необходимый для железнодорожного транспорта уровень производительности вычислений, на данный момент не существует. Для обеспечения лидерства на рынке мы должны пройти этот путь сами. Сейчас «ТМХ Интеллектуальные Системы» разрабатывает многоцелевое устройство для вычислений, которое позволит гибко конфигурировать систему машинного зрения под различные задачи как железнодорожного транспорта, так и других отраслей.
Какие ключевые показатели для систем машинного зрения?
Их несколько – дальность зрения, точность определения объектов и расстояний, всепогодность и возможность работы в разных условиях освещения. Определяющее влияние на них имеют алгоритмы, обеспечивающие возможность вытянуть максимум из сенсоров.
Чем сложнее погодные условия, тем система дороже?
Да, но есть нюансы, которые разработчику могут подсказать заказчики и соответственно существенно повлиять на стоимость системы. Так, возможно и удешевление, если условия плохой видимости достаточно кратковременны и предсказуемы или не требуется эксплуатация системы в режиме 24/7.
П. Мащенко: «Отдельный и ключевой для жизнеспособности системы машинного зрения вопрос – аппаратная платформа для вычислений»
Какие еще технологические условия должны быть соблюдены для организации беспилотного движения на железнодорожном транспорте?
Системы машинного зрения, конечно, приближают организацию беспилотного движения подвижного состава в неконтролируемом периметре, но необходимы и другие мероприятия. Так, машинное зрение не сможет принять решение в нестандартных ситуациях, например, при поломке локомотива. Поэтому требуется прогнозирование состояния подвижного состава и в идеале всей инфраструктуры (контактная сеть, опоры, рельсы и т.д.), чтобы таких ситуаций не возникало. Над этим направлением, в частности, работают в ГК Ctrl2GO.
Кроме этого, беспилотное движение невозможно без внедрения технологий автоматического ведения поездов, которое осуществляется по специально разработанным алгоритмам движения. Необходимо применение систем безопасности. Данную задачу мы решаем совместно с компанией «Транстелесофт».
Также для организации беспилотного движения необходимы принципиально другие локомотивы без локомотивной бригады, существующий подвижной состав к этому адаптировать очень сложно. Требуются и глобальные изменения в работе службы движения, обеспечение сплошного радиопокрытия железнодорожных магистралей или применение спутниковой связи для передачи данных.
Учитывая это, когда стоит ожидать массового внедрения беспилотных технологий на транспорте?
Для метро и трамваев они станут обязательными в перспективе 3-5 лет при наличии соответствующей нормативной базы, для маневровой тяги сроки также около 5 лет. Для автомобилей горизонт дальше – 15-20 лет.
Стоит отметить, что многие китайские и американские компании ожидали появления беспилотных автомобилей на дорогах уже к 2020 году, однако задача оказалась сложнее, чем думали изначально. Еще остается решить много инженерных задач, регламентировать вопросы эксплуатации в нормативно-правовой базе, а главное – под вопросом экономическая целесообразность, так как требуются цифровизация целых городов, формирование цифровых карт и большие вычислительные мощности.
Беседовал Наталья Кононенко и Сергей Белов
Источник : Техника железных дорог
