В этой статье представлены исследования и результаты полевых испытаний и моделирования автономного / роботизированного железнодорожного транспортного средства, предназначенного для сбора различной информации о безопасности и функциональных параметрах наземной железной дороги и / или участка метро на основе слияния данных и машинного обучения.
Обслуживание сложных железных дорог или сетей метро с длительным сроком эксплуатации - сложный процесс и требует значительных ресурсов. Предлагаемое решение избавляет операторов от трудоемкой задачи по проверке и измерениям железных дорог за счет интеграции нескольких датчиков и сбора наиболее актуальной информации о железной дороге, соответствующем оборудовании автоматизации и инфраструктуре на единой интеллектуальной платформе.
Роботизированная тележка объединяет автономность, дистанционное зондирование, искусственный интеллект и способность обнаруживать даже инфраструктурные аномалии. Более того, с помощью будущего процесса комплексной статистической фильтрации данных предполагается, что решение может быть настроено так, чтобы предлагать информацию второго порядка об изменениях инфраструктуры, таких как оползень, затопление или аналогичные модификации.
Результаты моделирования и полевых испытаний показывают способность платформы интегрировать несколько операций по устранению неисправностей в один процесс, что полезно для увеличения пропускной способности и устойчивости железных дорог.
Прикрепленные файлы:
Cкачать прикрепленный файлПеревод: Василий Куприяновский
Личный кабинет