Guida connessa e controllo treni: i risultati delle innovazioni Radiolabs a ITM 2022

Pubblicato il 1 Febbraio 2022

Le tecniche di fusione multi sensore rappresentano la nuova frontiera per realizzare soluzioni di posizionamento dei veicoli con caratteristiche di resilienza, elevata accuratezza e integrità sia per il controllo del treno basato su ERTMS che le applicazioni delle auto a guida connessa.

Radiolabs, valorizzando le sinergie tecniche tra questi settori e la propria organizzazione di centro di ricerca Università e Industrie, ha presentato gli ultimi risultati alla conferenza ITM 2022.

L’International Technical Meeting (ITM) 2022, organizzato dall’Institute of Navigation (ION) con un programma tecnico relativo a posizionamento, navigazione e misura del tempo, ha selezionato dopo aver sottoposto a revisione tre articoli.

Soluzioni di posizionamento dei treni multisensore per le applicazioni ERTMS

Il primo articolo – On the Design of High Accuracy Rail Digital Maps based on Sensor Fusion – è rilevante per l’adozione di soluzioni di posizionamento dei treni multisensore per le applicazioni ERTMS.

Immagini, mappe di profondità e nuvole di punti vengono utilizzate per integrare un modulo di localizzazione IMU/GNSS con una tecnica basata sulla fusione dei sensori per la progettazione di mappe digitali.

Questa ricerca è parte di una collaborazione tra Radiolabs con l’Università di Roma Tre, Università di Padova e RFI che sta sperimentando la validazione e la certificazione del primo sistema ERTMS basato su GNSS in Italia sulla linea pilota Novara-Rho.

Laboratorio P-CAR per la guida autonoma

Il secondo articolo – On the Validation of Multi-sensor High Integrity Positioning Solutions for the Connected Car: the P-CAR Infrastructure – riguarda la realizzazione del laboratorio P-CAR, una struttura ideata da Radiolabs per supportare la certificazione dei dispositivi di posizionamento multisensore realizzati da fornitori di apparati (tier 2) e anche per le case automobilistiche per introdurre i livelli di guida autonoma al di là delle attuali funzioni di guida di livello 2 secondo lo standard SAE.

L’obiettivo è un laboratorio aperto e indipendente basato su una piattaforma virtualizzata che fa affidamento sui paradigmi Edge e Cloud per creare una rete di laboratori geo-distribuita.

Virtualizzazione e zero-on-field test sono la caratteristica principale di P-CAR grazie ai digital-twins che simulano l’auto nell’ambiente operativo necessaria per una valutazione dei requisiti di sicurezza. Questa attività di ricerca è condotta in stretta collaborazione con l’Università dell’Aquila.

Nuovo approccio basato su GNSS per elaborare posizione del treno

Il terzo articolo – A Semantic Segmentation-based Approach for Train Positioning – presenta un nuovo approccio per superare la vulnerabilità del posizionamento dei treni ad alta integrità basato su GNSS a causa di possibili degradazioni dei segnali e interferenze.

È stata pertanto studiata una soluzione basata sulla fusione dei dati forniti dal ricevitore GNSS e da sensori video per elaborare la posizione del treno in maniera affidabile, resiliente e continua negli ambienti ferroviari che sono notoriamente sfidanti.

Per aumentare la precisione e migliorare la robustezza dell’intero sistema, sono stati utilizzati diversi sensori, mentre la ridondanza ottenuta attraverso l’approccio di fusione multi sensore è sfruttata per la supervisione dei requisiti di integrità richieste per le applicazioni ferroviarie critiche per la sicurezza. Questa ricerca è stata condotta da un team di Radiolabs, Università Roma Tre e Università di Padova.

Questi risultati sono stati possibili anche grazie al contributo delle agenzie spaziali: ASI, ESA, EUSPA.