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面向車(chē)輛段作業(yè)的人工智能輔助遠(yuǎn)程列車(chē)控制系統(tǒng)

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軌道世界 RailWorld

深耕產(chǎn)業(yè)·聚變生態(tài)·驅(qū)動(dòng)未來(lái)


軌道交通行業(yè)前沿

徐紀(jì)康 提供素材

西門(mén)子交通牽頭組建了一個(gè)聯(lián)盟,開(kāi)發(fā)一套安全的遠(yuǎn)程操控與障礙物檢測(cè)系統(tǒng),用于優(yōu)化車(chē)輛段的數(shù)字化作業(yè)。

The RemODtrAIn project addresses how rail operators can safely manage train movements within depots through remote operation and AI-supported obstacle detection. These use cases include stabling, provisioning, and positioning of vehicles—tasks that require high availability and precise situational awareness. The consortium, coordinated by Siemens Mobility, builds on results from AutomatedTrain and safe.trAIn while continuing technical cooperation with Deutsche Bahn.

RemODtrAIn項(xiàng)目致力于探索鐵路運(yùn)營(yíng)商如何借助遠(yuǎn)程操控與人工智能輔助的障礙物檢測(cè)技術(shù),實(shí)現(xiàn)車(chē)輛段內(nèi)列車(chē)的安全調(diào)度。項(xiàng)目涵蓋的應(yīng)用場(chǎng)景包括列車(chē)停放、整備以及定位—這些作業(yè)均需滿(mǎn)足高可用性與精準(zhǔn)態(tài)勢(shì)感知的要求。該聯(lián)盟由西門(mén)子交通牽頭協(xié)調(diào),在繼承AutomatedTrain與safe.trAIn成果的基礎(chǔ)上,持續(xù)與德國(guó)鐵路股份公司開(kāi)展技術(shù)合作。

Remote operation supported by 5G connectivity

依托5G的遠(yuǎn)程控制作業(yè)技術(shù)

A long-distance ICE 4 was equipped with advanced 5G communication technology, enabling remote operation from a central depot control station. The system was tested under varying public-network conditions to validate its robustness. The objective was to enable secure and highly available command transmission without requiring dedicated communication infrastructure. The project received €17 million in funding through the “DNS der zukunftsf?higen Mobilit?t” programme of the Federal Ministry for Economic Affairs and Energy.

項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)為一列長(zhǎng)途ICE4型動(dòng)車(chē)組配備了先進(jìn)的5G通信技術(shù),使其可由車(chē)輛段中央控制站實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程操控。該系統(tǒng)在不同公網(wǎng)環(huán)境下完成測(cè)試,以驗(yàn)證其穩(wěn)定性。項(xiàng)目的核心目標(biāo)是,在無(wú)需專(zhuān)用通信基礎(chǔ)設(shè)施的前提下,實(shí)現(xiàn)安全、高可用的指令傳輸。此項(xiàng)目獲得了德國(guó)聯(lián)邦經(jīng)濟(jì)事務(wù)和能源部“未來(lái)移動(dòng)交通數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施”專(zhuān)項(xiàng)計(jì)劃的1700萬(wàn)歐元資金支持。

Modular architecture and AI-based obstacle detection

模塊化架構(gòu)與人工智能障礙物檢測(cè)技術(shù)

RemODtrAIn developed a modular, safety-critical architecture designed for progressive implementation in existing fleets. Vehicle-mounted sensors were defined for universal use across operating modes, supporting both automated and remote-controlled processes. Obstacle detection was evaluated under daily operating conditions on the S-Bahn Berlin network, while communication performance was tested at the Smart Rail Connectivity Campus in Annaberg-Buchholz using a regional Desiro Classic. These tests support the long-term goal of enabling reliable digital supervision of train movements in depot environments.

RemODtrAIn項(xiàng)目研發(fā)了一套適用于既有列車(chē)分步部署的、具備安全關(guān)鍵屬性的模塊化架構(gòu)。車(chē)載傳感器采用通用化設(shè)計(jì),可適配多種運(yùn)營(yíng)模式,同時(shí)支持自動(dòng)化與遠(yuǎn)程操控作業(yè)流程。障礙物檢測(cè)功能在柏林城市快鐵的日常運(yùn)營(yíng)環(huán)境中完成驗(yàn)證;通信性能則在安娜貝格-布赫霍爾茨的智能鐵路互聯(lián)園區(qū)內(nèi),通過(guò)一列區(qū)域型德西羅經(jīng)典動(dòng)車(chē)組完成測(cè)試。這些測(cè)試為實(shí)現(xiàn)車(chē)輛段列車(chē)運(yùn)行數(shù)字化可靠監(jiān)控的長(zhǎng)期目標(biāo)提供了技術(shù)支撐。

Addressing operational challenges in the rail sector

解決軌道交通行業(yè)的運(yùn)營(yíng)痛點(diǎn)

The consortium focused on providing a technically validated response to several industry challenges, including increased depot capacity, greater operational flexibility and the shortage of qualified shunting personnel. By enabling remote-controlled train movements within confined areas, operators can streamline processes while maintaining safety requirements. The approach also supports the digitalization framework defined by national rail strategies.

該聯(lián)盟聚焦軌道交通行業(yè)的多項(xiàng)痛點(diǎn)問(wèn)題,提供經(jīng)過(guò)技術(shù)驗(yàn)證的解決方案,包括提升車(chē)輛段運(yùn)能、增強(qiáng)運(yùn)營(yíng)靈活性以及緩解調(diào)車(chē)專(zhuān)業(yè)人員短缺壓力。通過(guò)在受限區(qū)域內(nèi)實(shí)現(xiàn)列車(chē)遠(yuǎn)程調(diào)車(chē)作業(yè),運(yùn)營(yíng)商可在滿(mǎn)足安全標(biāo)準(zhǔn)的前提下,優(yōu)化作業(yè)流程。該技術(shù)方案同時(shí)契合各國(guó)軌道交通數(shù)字化戰(zhàn)略的總體框架要求。

Testing pathway and system integration

測(cè)試流程與系統(tǒng)集成規(guī)劃

The project defined the requirements for remote-controlled operations, specified the architecture for the safety-critical system and initiated real-environment trials. A long-distance train served as the reference platform for remote provisioning, and retrofit solutions for regional fleets were examined. The validation phase for vehicle integration is planned for 2028. The communication concept was developed in collaboration with major mobile-network providers, taking into account future integration with satellite-based communication.

項(xiàng)目明確了遠(yuǎn)程操控作業(yè)的技術(shù)要求,完成了安全關(guān)鍵系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計(jì),并啟動(dòng)了真實(shí)場(chǎng)景試驗(yàn)。項(xiàng)目以長(zhǎng)途列車(chē)為基準(zhǔn)平臺(tái),開(kāi)展遠(yuǎn)程整備作業(yè)驗(yàn)證;同時(shí)針對(duì)區(qū)域列車(chē),研究制定了加裝改造方案。車(chē)載系統(tǒng)集成的驗(yàn)證階段計(jì)劃于2028年啟動(dòng)。通信方案由項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)與主流移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商聯(lián)合研發(fā),充分考慮了未來(lái)與衛(wèi)星通信技術(shù)的融合需求。

Consortium expertise across industry, operations and research

匯聚行業(yè)、運(yùn)營(yíng)與科研力量的聯(lián)盟團(tuán)隊(duì)

Twelve organizations contributed to the project, including: Siemens Mobility GmbH, Siemens AG, DB AG, DB Fernverkehr AG, DB Systemtechnik GmbH, DB RegioNetz Infrastruktur GmbH, Mira GmbH, Smart Rail Connectivity Campus, the German Aerospace Center, and the Technical Universities of Berlin, Chemnitz and Munich. Their combined expertise covers system architecture, safety engineering, telecommunications, operations and applied research.

共有12家機(jī)構(gòu)參與該項(xiàng)目研發(fā),包括:西門(mén)子交通有限公司、西門(mén)子股份公司、德國(guó)鐵路股份公司、德國(guó)長(zhǎng)途鐵路公司、德國(guó)鐵路系統(tǒng)技術(shù)公司、德國(guó)鐵路區(qū)域路網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施公司、米拉有限公司、智能鐵路互聯(lián)園區(qū)、德國(guó)航空航天中心,以及柏林工業(yè)大學(xué)、開(kāi)姆尼茨工業(yè)大學(xué)和慕尼黑工業(yè)大學(xué)。這些機(jī)構(gòu)的專(zhuān)業(yè)能力覆蓋系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)、安全工程、通信技術(shù)、運(yùn)營(yíng)管理及應(yīng)用研究等多個(gè)領(lǐng)域。

素材來(lái)源:投稿

·軌道交通,通向美好生活·

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