Guest
Компания «ТМХ Интеллектуальные Системы» провела испытание в режиме подконтрольной поездки системы обнаружения препятствий на электропоезде ЭГ2Тв «Иволга», по итогам которого система доказала возможность детектировать объекты, определять расстояние до них и на основании этой информации принимать решения. Внедрение системы обнаружения препятствий позволит существенно снизить вероятность столкновения поезда с внезапно возникшим на пути препятствием (например, автомобилем или человеком), повысить безопасность работы железнодорожного транспорта. Испытания системы обнаружения препятствий, установленной на электропоезде «Иволга», проходили на полигоне Москва-Белорусская - Усово. В испытании приняли участие представители «ТМХ Интеллектуальных Систем» и Центра перспективных технологий ТМХ, который отвечает в Трансмашхолдинге за проведение научно-исследовательских работ. Испытанная система обнаружения препятствий использует технологии искусственного интеллекта и машинного обучения для детектирования объектов. Обученные нейронные сети способны определить нахождение человека на путях, а также обнаружить рельсовую колею, элементы инфраструктуры, стрелочные переводы, автомобили, подвижной состав и т.д., а алгоритмический аппарат определяет дальности и принимает решения. Во время испытания система работала с частотой 5 циклов в секунду, визуализируя результаты своей работы дважды 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, спутниковый приёмник. Данные от сенсоров в режиме реального времени поступают в вычислитель, где происходит их обработка и совмещение, позволяющее 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 дальнейшем новая разработка 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). #ТМХ #Трансмашхолдинг
