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促进无人驾驶区域列车推进的人工智能项目启动

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西门子及其合作伙伴已经推出了这款保险箱。trAIn研究项目,为无人驾驶区域列车创建基于人工智能的方法。

火车的数字渲染图

西门子和16个合作伙伴宣布将在人工智能(AI)的帮助下推进区域列车的无人驾驶运营,该项目将运行到2024年底。在“安全。德国政府正在资助的“火车”项目,有2300万欧元的预算可用于这项任务。在这种高度规范和标准化的环境下,满足要求的解决方案有可能大大提高区域铁路运输的效率和可持续性。

运输部门在实现气候行动目标方面发挥着至关重要的作用。作为德国联邦政府气候行动计划的一部分,德国的目标是在1990年的基础上,到2030年将二氧化碳排放量从9500万至9800万吨减少40%至42%。要实现这一目标,就需要让客运铁路服务更具吸引力。建设新的铁路线路,从规划到运行需要20到30年的时间,需要非常长的时间和非常昂贵的费用。因此,在现有铁路网内实现列车运营的数字化和自动化是迅速取得成功成果的关键手段。改进的目标包括缩短车头,从而使列车之间的间隔更频繁,从而使乘客更灵活;提高成本效率,并一直延伸到明显增加铁路运输的可用性。

仅靠传统的自动化技术还不足以实现铁路的全自动运行。然而,人工智能在这一领域提供了巨大的潜力。迄今为止尚未解决的挑战是,如何找到一种切实可行的方法,将人工智能方法与铁路环境中适用的要求和审批流程联系起来。这就是德国政府补贴的安全之处。trAIn项目开始运作。该项目旨在为安全使用人工智能进行轨道车辆无人驾驶操作奠定基础,从而解决阻碍采用无人驾驶轨道交通的关键技术挑战。

几年来,完全无人驾驶和无人值守的列车运行解决方案已经在市场和运营中成功建立起来。然而,到目前为止,这些系统只在受控和封闭的环境中运行,比如地铁隧道。现在,安全。trAIn项目的重点是将该技术应用于区域列车。这种列车在更开放的环境中运行,尤其需要可靠地识别障碍物,如铁轨上的人、倒下的树木或轨道上的泥石流等。

项目目标是执行测试标准和使用AI自动化轨道运输的方法的集成开发,并使用示例应用程序验证测试标准的适用性。这里的重点将是针对无人驾驶区域列车的基于人工智能的方法,与人工智能组件的产品安全性相关的批准验证,以及测试流程和测试方法。安全的。培训将以最新研究和发展活动的成果为基础,并将按照新的要求继续发展这些活动。这方面的重要项目是Shift2Rail,BerDiBa, ATO-Sense和ATO-Risk,以及KI-Absicherung(“AI保护”)。

参与项目的合作伙伴旨在利用项目成果向市场推出自动化解决方案,实现轨道车辆的高度自动化和无人驾驶操作。另外,相关结果从保险箱中取出。trAIn项目将纳入人工智能和轨道交通领域的标准化活动。