La reconnaissance faciale des signaux, le projet ARTE d’Alstom

Alstom est occupé en ce moment avec son projet de recherche ARTE (Automatisiert fahrende Regionalzüge in Niedersachsen), qui se déroule en Basse-Saxe et se concentre sur la conduite automatisée basée sur la détection optique des signaux et des obstacles.

Ce projet de recherche a pour objectif de rendre possible la conduite automatisée dans le trafic régional régulier en Allemagne.

Il passe désormais à une étape supérieure. En collaboration avec l’Université technique (TU) de Berlin et le Centre aérospatial allemand (DLR), Alstom développe explore les possibilités d’automatisation du trafic régional via le système européen de contrôle des trains ETCS et l’implantation de l’ATO.

Automatiser sur ligne existante

Pour les essais en Basse-Saxe, l’objectif final est l’exploitation sans conducteur. Cela passe notamment par la reconnaissance des signaux, afin de pouvoir reconnaître et interpréter les signaux (panneaux de signalisation des chemins de fer) placés sur la ligne. Mais pourquoi conserver des signaux latéraux ?

La particularité du projet ARTE est d’exploiter un trafic de type GoA 3 sur une ligne qui ne dispose pas de la technologie requise, mais qui est uniquement équipée de feux de signalisation. C’est un argument très important qui intéresse hautement les gestionnaires d’infrastructure, car contrairement aux programmes ATO, cela permet d’automatiser sans toucher aux voies existantes.

Il faut donc un système capable de reconnaître et d’interpréter ces signaux. Comme pour la détection d’obstacles, les défis résident dans les mauvaises conditions météorologiques ou dans la détection correcte dans les angles morts, par exemple sur des sections de voie avec une séquence de signaux dense de voies parallèles.

Alstom a déjà montré, avec des trains d’essai dans d’autres pays, que la conduite automatisée et la commande à distance des trains peuvent être mises en œuvre techniquement. Si le train doit pouvoir détecter les obstacles, il en revanche prévu qu’en cas d’incident, le train soit télécommandé ou guidé par un agent de train.

Ce concept pourrait grandement faire sourire mais il faut rappeler que les technologies de reconnaissance d’objets sont précisément celles qu’utilise le secteur automobile ou même Google dans leurs recherches sur les véhicules autonomes. La reconnaissance faciale est désormais une technologie relativement maîtrisée qui permet maintenant des développements plus poussés.

Technologie embarquée EVC3

La solution ATO requise pour le projet de recherche bénéficiera du plus récent ordinateur ETCS d’Alstom : l’ordinateur vital européen 3 (EVC3). L’EVC constitue une base technique idéale pour le projet. Au cours des plus de 20 ans d’évolution de cet ordinateur, un niveau de fiabilité extrêmement élevé a été atteint.

Alstom s’appuie sur son architecture « Two out of Three 2oo3 », qui est hautement redondante. De nouvelles fonctions, telles que le futur système radio européen FRMCS (Future Rail Mobile Communication System), sont préparées de manière évolutive dans l’EVC3. En outre, la dernière génération d’EVC a atteint une taille très compacte, pour laquelle un emplacement d’installation approprié peut facilement être trouvé dans tous les véhicules imaginables.

Détection

Le projet ARTE consiste aussi à tester l’utilisation de capteurs qui détectent les obstacles et les signaux. Les sous-systèmes de détection des obstacles, de relocalisation et de détection des signaux, en particulier, seront étudiés.

Il s’agit concrètement de répondre à un certain nombre de défis que le système devrait résoudre de manière autonome à l’avenir. Ces défis vont des mauvaises conditions de visibilité (brouillard, pluie, nuit) à la reconnaissance correcte de l’itinéraire aux jonctions de voies et aux obstacles éventuels.

À partir du niveau d’automatisation GoA 3, le système ATO doit être capable de détecter les obstacles devant le train et dans le gabarit du train. Le système de détection d’obstacles est chargé de percevoir ces obstacles et de fournir les données au système ATO.

Techniquement, le système doit être capable de détecter en toute sécurité des obstacles d’une surface de 0,25 m² à une distance de 300 mètres. Plus la distance augmente, plus il est difficile de détecter correctement un objet et sa position exacte. Dans le cadre d’une exploitation ferroviaire automatisée, la détection des signaux est prise en charge par le système.

Le rôle des partenaires

Pour l’introduction d’une exploitation ferroviaire automatisée dans le domaine régional, le DLR doit identifier aussi bien les exigences opérationnelles de la technique qui sera utilisée ultérieurement que les adaptations nécessaires en ce qui concerne le véhicule actuellement conduit manuellement (en l‘occurrence l’autorail iLint, lui-même déjà en mode de propulsion par hydrogène).

En outre, les chercheurs étudieront, à l’aide de calculs d’exploitation ferroviaire et économiques, comment les solutions d’automatisation peuvent être appliquées à d’autres lignes régionales. L’objectif est d’en déduire des recommandations d’action pour leur équipement.

Mais aussi, il faut déterminer si le cadre réglementaire existant doit être adapté à la conduite automatique. Il s’agira ensuite d’examiner les tests et les résultats nécessaires pour prouver de manière satisfaisante la conduite automatisée et sa sécurité pour une exploitation normale.

Enfin, la TU Berlin mettra en œuvre les spécifications opérationnelles. Dans ce processus, les questions concernant la mise en œuvre de l’ATO dans l’opération de contrôle et dans le niveau de repli sont prises en compte.

En collaboration avec les partenaires, une analyse détaillée des différences de fonctionnement, de technologie et de rôles par rapport au service d’exploitation actuel est élaborée et divisée en exigences pour le personnel et la technologie. Les descriptions de poste et les approches de qualification pour le personnel d’exploitation seront définies et la formation correspondante pour l’exploitation sans conducteur sera accompagnée.

Auteur : Frédéric de Kemmeter                   www.mediarail.wordpress.com

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