ABONAMENTE VIDEO REDACȚIA
RO
EN
NOU
Numărul 142
Numărul 141 Numărul 140 Numărul 139 Numărul 138 Numărul 137 Numărul 136 Numărul 135 Numărul 134 Numărul 133 Numărul 132 Numărul 131 Numărul 130 Numărul 129 Numărul 128 Numărul 127 Numărul 126 Numărul 125 Numărul 124 Numărul 123 Numărul 122 Numărul 121 Numărul 120 Numărul 119 Numărul 118 Numărul 117 Numărul 116 Numărul 115 Numărul 114 Numărul 113 Numărul 112 Numărul 111 Numărul 110 Numărul 109 Numărul 108 Numărul 107 Numărul 106 Numărul 105 Numărul 104 Numărul 103 Numărul 102 Numărul 101 Numărul 100 Numărul 99 Numărul 98 Numărul 97 Numărul 96 Numărul 95 Numărul 94 Numărul 93 Numărul 92 Numărul 91 Numărul 90 Numărul 89 Numărul 88 Numărul 87 Numărul 86 Numărul 85 Numărul 84 Numărul 83 Numărul 82 Numărul 81 Numărul 80 Numărul 79 Numărul 78 Numărul 77 Numărul 76 Numărul 75 Numărul 74 Numărul 73 Numărul 72 Numărul 71 Numărul 70 Numărul 69 Numărul 68 Numărul 67 Numărul 66 Numărul 65 Numărul 64 Numărul 63 Numărul 62 Numărul 61 Numărul 60 Numărul 59 Numărul 58 Numărul 57 Numărul 56 Numărul 55 Numărul 54 Numărul 53 Numărul 52 Numărul 51 Numărul 50 Numărul 49 Numărul 48 Numărul 47 Numărul 46 Numărul 45 Numărul 44 Numărul 43 Numărul 42 Numărul 41 Numărul 40 Numărul 39 Numărul 38 Numărul 37 Numărul 36 Numărul 35 Numărul 34 Numărul 33 Numărul 32 Numărul 31 Numărul 30 Numărul 29 Numărul 28 Numărul 27 Numărul 26 Numărul 25 Numărul 24 Numărul 23 Numărul 22 Numărul 21 Numărul 20 Numărul 19 Numărul 18 Numărul 17 Numărul 16 Numărul 15 Numărul 14 Numărul 13 Numărul 12 Numărul 11 Numărul 10 Numărul 9 Numărul 8 Numărul 7 Numărul 6 Numărul 5 Numărul 4 Numărul 3 Numărul 2 Numărul 1
×
▼ LISTĂ EDIȚII ▼
Numărul 123
Abonament PDF

Tramvaie inteligente pentru orașe și mai inteligente

Carmen Hosu
Team Leader Computer Vision & AI Competence @ Centrul de Inginerie Bosch Cluj



Cristi Iuga
Computer Vision Software Engineer, Product Owner @ Centrul de Inginerie Bosch Cluj



PROGRAMARE


Într-o lume în care totul este conectat, care va fi rolul vehiculelor inteligente și ce schimbări vor aduce acestea în viețile noastre? Vehiculele cu conducere autonomă sunt, prin definiție, inteligente, acestea având nevoie de oameni și tehnologii inteligente care să le producă. Având în vedere numărul mare de beneficii care vin la pachet cu acest tip de inovație, industriile au realizat că, investind în soluții inovatoare, investesc în viitorul lor, furnizând tehnologie de care au nevoie cei mai mari producători de vehicule din lume. Investițiile vin și ca reacție la tendințele și nevoile pieței, toți acești factori fiind esențiali în procesul de transformare digitală a conducerii de vehicule.

Ca urmare a progreselor tehnologice de conducere autonomă realizate în domeniul transportului rutier, este firesc ca aceleași tehnologii și principii să se aplice și pentru transportul feroviar, pentru a crește capacitatea de transport, dar și pentru a reduce accidentele, timpii de așteptare, poluarea și utilizarea energiei. Dezvoltarea sistemelor ADAS (Advanced Driver Assistance System / Sisteme Avansate de Asistență Șofer) pentru tramvaie este încă în stadiu inițial, înregistrând mai multe direcții posibile de dezvoltare în viitorul mai mult sau mai puțin apropiat. Totuși, un lucru este sigur: vom continua să călătorim cu trenuri, pe șine, sub o formă sau alta.

Ca inovator recunoscut în domeniul DA (Driver Assistance/ Sistem Asistență Șofer), Bosch are un cuvânt de spus în dezvoltarea sau aplicarea tehnologiilor care fac transportul pe șine mai sigur și performant, anticipând potențialul acestei oportunități pentru viitor. Aceasta reprezintă o nevoie reală într-un viitor în care vehiculele rutiere interconectate și automatizate vor deveni omniprezente, posibil depășind capacitatea infrastructurii rutiere care ar putea intra în impas.

BEG (Bosch Engineering Group/ Grupul de Inginerie Bosch) extinde sistemul actual și dezvoltă generațiile viitoare de TFCW (Tram Forward Collision Warning Systems/ Sisteme de Avertizare a Coliziunii Frontale pentru Tramvaie). Acesta este un sistem de asistență pentru vatman, având trei componente principale: senzorul video Bosch, senzorul radar Bosch și o unitate de control specifică standardelor feroviare. Senzorul video detectează șinele individuale de tren și traseul de urmat, semafoarele și panourile de viteză, pietonii, dar și obstacolele din raza camerei video. Independent de condițiile meteo, senzorul radar detectează obiectele din fața tramvaiului, îmbunătățind calitatea detecțiilor finale.

Adaptarea componentei noastre software, special creată pentru autovehicule, la domeniul tramvaielor reprezintă o provocare. Același lucru este valabil și pentru integrarea componentelor hardware, astfel încât întregul sistem să fuzioneze cu noul sistem în care își îndeplinește toate funcțiile pentru care a fost creat.

RailSem19 Dataset

Orice diferență mică apărută în noul mediu necesită o analiză atentă, dezvoltare și testare corespunzătoare. De exemplu, schimbarea mediului fizic de la asfalt la șine implică adaptarea algoritmilor de detecție a șinelor, dar și un aspect cu totul nou, și anume detectarea direcției tramvaiului în cazul bifurcațiilor, pentru a evita coliziunea cu alte tramvaie. O altă schimbare ține de observarea obiectelor dintr-o perspectivă cu totul nouă. Din moment ce pentru tramvaie senzorii video sunt montați mai sus decât în cazul autoturismelor, algoritmii de învățare pe bază de rețele neuronale au nevoie de date noi de antrenare pentru a îmbunătăți rata de detecție a obiectelor din trafic. Un ultim aspect important este legat de informația de semnalizare specifică tramvaielor. Cum în fiecare țară în care sunt instalate sistemele noastre, există semafoare diferite și indicatoare diferite, a trebuit să colectăm multe date noi ce au avut nevoie de procesare pentru ca detecția semnelor de circulație să fie fiabilă în fiecare oraș.

În cadrul Departamentul de Inginerie Mașini Sport și Aplicații Non-Automotive din Cluj, folosim algoritmi inovatori din domeniul Computer Vision și Deep Learning, pentru a crește capabilitățile de percepție ale hardware-ului din spatele camerelor video Bosch. Competențele pe care le deținem în domeniul detecției obiectelor și al segmentării scenei fizice, ne-au permis să trecem ușor de la domeniul automotive la domeniul feroviar, dezvoltând și adaptând tehnologiile existente la nevoile noului domeniu. Funcții bazate pe percepția video, precum frânarea de urgență, detecția obiectelor nu au existat acum câțiva ani în domeniul feroviar, dar acum sunt dezvoltate și de inginerii din Cluj-Napoca.

BEG la nivel mondial și prin contribuția colegilor din Cluj-Napoca a devenit un lider important al domeniului, în ceea ce privește ADAS. Ca pasageri în orașe inteligente, vom călători cu toții într-un mod cât mai optimizat, în același timp îmbunătățind constant performanța și impactul asupra mediului.

Această realitate este foarte aproape de noi. Sistemul a fost deja testat cu mult succes în București, fiind foarte apreciat de către utilizatorul direct, vatmanul. Un sistem pilot se află în funcțiune acum în Oradea și ne pregătim de instalarea unui alt sistem pilot inovativ în Cluj-Napoca. Se deschide astfel calea dotării parcului de tramvaie din Romania cu TFCW, ceea ce va face transportul public mai inteligent, în orașele noastre inteligente.

Conferință

NUMĂRUL 142 - Robotics & AI

Sponsori

  • Accenture
  • BT Code Crafters
  • Accesa
  • Bosch
  • Betfair
  • MHP
  • BoatyardX
  • .msg systems
  • Yardi
  • P3 group
  • Ing Hubs
  • Colors in projects

INTERVIURI VIDEO