Как мы сделали по-настоящему крутой автопилот для локомотива

Пока железные дороги мира борются с аварийностью, в России советские тепловозы ездят на самом современном автопилоте. Система работает в тандеме с машинистом, а в будущем сможет управлять движением поездов автономно.

Рассказываем, как российский разработчик Cognitive Pilot, созданный Сбербанком вместе с компанией Сognitive Technologies, превращает устаревшие локомотивы в транспорт будущего.

Профессия машиниста — одна из самых сложных и опасных в мире. Они работают по 12 часов подряд и чаще других страдают от инфаркта миокарда и инсульта.

Хроническая усталость приводит к авариям, к тому же, желающих пойти пойти в машинисты всё меньше. Так, из-за дефицита персонала железные дороги Швейцарии нанимают обычных пассажиров, а в Швеции отменяют пригородные направления. Но всё это сиюминутные решения — в перспективе нужны кардинальные перемены.

Выход — автоматизация управления поездами на основе ИИ и компьютерного зрения. Это новое направление: автопилоты для локомотивов только начинают создавать. Существующие сейчас системы работают на основе заданной программы и получают команды либо от объектов инфраструктуры либо из управляющего центра.

Такие технологии могут применяться только на закрытых территориях, таких как аэропорты и метро. Без машинистов, например, ездят поезда метро Дубая и Копенгагена.

С железной дорогой всё иначе: система автономного управления должна распознавать и анализировать множество данных. И Cognitive Pilot создала такой автопилот, который ориентируется в пути, сканирует расположение стрелок, распознает объекты и реагирует на сигналы и нештатные ситуации. Например, если машинист заснул, система остановит состав перед запрещающим сигналом светофора.

Компания уже сделала автономными трамваи: систему обкатывают на маршрутах в Москве. Эти технологии легли в основу автопилота для локомотивов. Но просто перенести разработку с трамваев на поезда невозможно — они, как и вся система железных дорог, устроены сложнее.

Локомотив может двигаться в обе стороны. Поэтому на него устанавливают не один, а два блока камер — спереди и сзади. В блоке три камеры, и каждая отвечает за обзор на разном расстоянии: до 25, 100 и 200 метров. Дополняет эти камеры радар — суперзрение локомотива.

Обширная система путей и стрелок. Важно, чтобы автопилот их различал и безошибочно определял местоположение поезда. Неточность может привести к аварии, особенно на сортировочных станциях — узлах с большим количеством путей, которые находятся близко друг к другу.

Если локомотив поедет не туда и «взрежет стрелку», с рельсов сойдет либо он, либо следующий за ним состав. Для максимальной точности, помимо классических инструментов позиционирования, в Cognitive Pilot используют ориентиры — столбы, светофоры и другие объекты, жестко привязанные к местности.

Система распознает их и соотносит с показаниями радаров, системы геопозиционирования и визуальными параметрами одометрии. В итоге автопилот определяет положение локомотива с незначительной погрешностью в пределах 30 см — даже при слабом сигнале GPS.

Непредсказуемая видимость. Дождь, снег, плохая освещенность пути и, наоборот, ослепляюще яркие огни на станциях — серьезная проблема для разработчиков автопилотов по всему миру. Для ее решения Cognitive Pilot разработал Cognitive low level data fusion.

Это технология, комбинирующая данные с сенсоров: показатели синхронизируются и приводятся к единой системе координат. В 2017 году компания создала такое решение для беспилотного автомобиля, в начале 2018 года показала его на CES в Лас-Вегасе, а в 2019-м адаптировала для использования на железной дороге.

Благодаря этому автопилот работает даже в сложных погодных условиях и при любом уровне освещенности.

Сложная система светофоров и нештатные ситуации. На железных дорогах используют 11 видов светофоров: одни дают разрешение проследовать с перегона на станцию, другие предупреждают об опасности на путях, третьи предназначены только для маневровых локомотивов.

Видов сигналов тоже больше, чем на автодорогах. Например, существуют комбинации из двух огней, причем есть разница: горят они постоянно или один из них мигает. Автопилот должен распознавать эти сигналы, а еще — другие поезда, объекты инфраструктуры, стрелки и людей на путях, чтобы предотвращать аварии.

Для этого в Cognitive Pilot создали инструментарий, который позволяет хранить датасеты, тегировать и использовать их в работе: автопилот ориентируется на универсальные детекторы людей, светофоров, поездов и других объектов.

Несколько видов торможения. Если машинист не увидит сигнал или не отреагирует на аварийную ситуацию, автопилот затормозит сам. Вид торможения система выбирает безошибочно в зависимости от обстоятельств. Например, при обнаружении человека на путях — экстренное, а для снижения скорости по сигналу светофора — служебное.

Первые тесты Cognitive Pilot провели на территории металлургического предприятия с большим парком локомотивов — их используют для доставки сырья к заводским цехам и отгрузки готовой продукции на магистральную железную дорогу.

Эксперимент прошел успешно — и в начале 2019 года Cognitive Pilot получил заказ от РЖД на разработку автопилота. Его испытывают в реальных условиях на Северной железной дороге. Систему обкатывают на маневровых локомотивах серии ЧМЭ3.

Эти тепловозы выпускали еще в СССР, но теперь они стали лучшим в мире железнодорожным транспортом с ассистирующим машинистом: таких автопилотов пока нет ни у кого, хотя разработки ведут несколько компаний в разных странах.

Автопилот, разработанный Cognitive Pilot для ж/д-отрасли, стал одним из самых востребованных экспортных продуктов — им интересуются десятки стран.

#автопилот