17 сентября 2021 01:50

Выпуск №4 от 22.12.2020

фото: Личный архив

Мы открыли робофабрику по разработке начинки для беспилотников

Как должна работать система машинного зрения

РЖД испытывают поезда, оснащённые умными программно-аппаратными комплексами, способными видеть, понимать дорожные ситуации и принимать самостоятельные решения. Система способна распознавать в том числе в дождь, снегопад или в ночное время суток на железной дороге даже такие объекты, которые машинист или его помощник могут и не заметить. О том, как искусственный интеллект может сократить количество аварий на железных дорогах, из каких элементов состоит машинное зрение и когда в России пройдёт первый поезд без машиниста, рассказала генеральный директор компании-разработчика Cognitive Pilot Ольга Ускова.
– Как работает ваша система машинного зрения? Из каких элементов она состоит?
– Мы разработали умную систему помощи машинисту локомотива, которая видит имеющиеся на пути объекты: рельсы, столбы, светофоры, стрелки, различные препятствия. Система способна распознавать объекты в любую погоду, даже в снежную или дождливую ночь. Роль органов чувств при этом выполняют сенсоры: блоки камер, включающие в себя три камеры для дальней, средней и ближней зон действия, и радары. Они размещаются с каждой стороны локомотива. Кстати, производятся все эти устройства в России.
В этом году мы открыли робофабрику по разработке начинки для беспилотников в Томске. Информация от сенсоров поступает в центральный вычислительный узел, где обрабатывается и передаётся на исполнительные механизмы, которые в случае необходимости осуществляют торможение. В состав системы входят также интерфейсные элементы – это сервисный монитор. Есть также антенна, которая позволяет получать сигналы GPS со спутника. Если система видит и понимает, что ситуация на дороге представляет опасность, например на пути вышел человек или есть угроза проезда локомотива на запрещающий сигнал светофора, она, если позволяет ситуация, выдаёт предупреждающий сигнал машинисту. Если машинист не реагирует, то она тормозит автоматически. Если опасная ситуация возникает близко во времени, система, зная текущую скорость, умеет оценивать время до столкновения. В её памяти заложены кривые торможения, и она чётко знает, какое расстояние нужно, чтобы локомотив успел затормозить при той или иной скорости. Oна понимает степень опасности. И если времени на ожидание реакции машиниста нет, система автоматически даёт сигнал на торможение, включает оптимальный для данной ситуации сценарий.

– Можно ли сделать искусственное зрение лучше человеческого?
– В целом можно. В отличие от человека умная система не устаёт и не зависит от времени суток и настроения. По мировой статистике, именно человеческий фактор является причиной большинства аварий на железной дороге. Такие аварии, когда машинист не увидел светофор, потому что устал, в России и мире происходят регулярно. В результате аварий страдает инфраструктура – это убытки на миллиарды рублей. Только за прошлую неделю произошли две громкие аварии на железной дороге. В Голландии, где машинист не успел затормозить и вылетел за пределы эстакады, и в США – при столкновении поезда с автомобилем. К сожалению, такая статистика верна и для российских дорог, люди независимо от национальности устают и болеют одинаково. Вообще профессия машиниста является одной из самых сложных и опасных в мире. Работать людям приходится на пределе возможностей. Медики считают, что машинисты занимают первое место по уровню заболеваемости и смертности от инфаркта и инсульта.
Поэтому роботизация управления движением локомотивов сегодня является реальной панацеей для обеспечения безопасности на дороге. Об этом и эксперты, и разработчики говорят на мировых профессиональных форумах.

– В каких зонах на железной дороге может начаться массовое применение машинного зрения раньше всего: в грузовом секторе, в пассажирском, на промышленных путях необщего пользования или в рамках маневровой работы в пределах станций?
– С маневровой работы, мы уже тестируем наши разработки в Вологде и Уфе. Автоматизация в этой зоне назрела давно. Здесь машинисту кровь из носу нужен умный помощник. На сортировочных станциях очень сложная топология путей и стрелочных переводов. Необходимо детектировать большое количество стрелок, понимать направление движения, определять «свой» путь, от которого зависит привязка к светофору. У маневровых локомотивов есть даже «свои» светофоры. В отличие от магистральных перевозок, где сигналы передаются по рельсовым цепям, для них задача определения сигнала светофора также лежит на машинисте.
Эта модель даёт хороший процент окупаемости и позволяет оптимизировать расходы и снизить процент аварий из-за человеческого фактора.

– На какой стадии развития находится сейчас мировая наука в области машинного зрения? Каковы позиции России в этой сфере?
– Все основные открытия в этой области уже сделаны, и процесс перешёл в промышленную стадию, идёт коммерциализация научных достижений. Сейчас идут инженерная доводка систем и их утряска с остальными системами, в том числе и с юридическими. Процессы в инженерных и инновационных сферах идут своим чередом и не быстро.
Мы сегодня находимся в тройке компаний, лидирующих на этом рынке. Кстати, как показали обсуждения на последней выставке Innotrans, в целом ряде вопросов систем компьютерного зрения, таких как распознавание объектов железнодорожной сцены в плохую погоду, создание баз датасетов, мы лучше многих зарубежных команд.
Иностранные коллеги относятся к нам с уважением, общаемся мы очень плотно и с «Сименсом», и с американскими коллегами, и с китайскими. У иностранцев в отличие от нас большое количество разработок, которые надо ещё довести до стадии испытаний, а мы уже вовсю проводим тесты и внедряем наши системы – здесь надо сказать большое спасибо РЖД. Благодаря конструктивной позиции главы компании Олега Белозёрова и его команды сейчас у российских решений есть возможность занять лидирующие места, опередив конкурентов.
Полтора года назад нам дали возможность устанавливать наши системы на рабочих локомотивах и проводить испытания на них, это дало возможность перехода к промышленным режимам. Мы даём иностранным коллегам два года форы.

– Могли бы вы привести пример прорывной технологии?
– Например, технология Cognitive low level data fusion. Многие разработчики пытались решить задачу объединения данных, полученных от разных сенсоров – камер, радаров. Многие пытались это делать на высоком уровне – high level, когда данные от каждого сенсора, камеры и радара сначала поступают в вычислительный блок и только потом объединяются. Но, как показала практика, такой подход нередко приводит к снижению общего качества распознавания объектов дорожной сцены. Мы попробовали решить эту задачу на нижнем уровне – low level. По аналогичному принципу этот процесс организован и у человека. Информация от каждого из сенсоров сначала синхронизируется, приводится к единой системе координат. Затем «сырые» данные поступают в вычислитель. Это позволило нам достичь промышленного уровня безопасности.

– Когда по российским рельсам может пройти первый поезд с возможностью автоматического управления?
– В Вологде на станции пока проводятся испытания таких поездов. Они используются в маневровой работе в рамках подконтрольной эксплуатации.

Беседовала Анна Героева