Il contributo di Radiolabs al progetto RAILGAP
Un’accurata digitalizzazione delle linee ferroviarie richiede un riferimento certo e affidabile denominato “ground truth” e una mappa digitale, strumenti indispensabili per l’interoperabilità e la standardizzazione del GNSS nel sistema di controllo dei treni ERTMS.
Oggi questo insieme di informazioni viene realizzato con misure manuali che comportano inevitabili problemi logistici. RAILGAP (RAILway: Ground truth and digital mAP) – un progetto europeo H2020 finanziato da EUSPA, conclusosi recentemente – ha sviluppato e validato un processo e metodologie innovative per la raccolta automatizzata e l’elaborazione dei dati usando treni in servizio di linea, per evitare l’installazione di apparecchiature a terra che altrimenti impatterebbero sulla circolazione dei treni e sui costi.
Radiolabs è stato principalmente responsabile della definizione, dello sviluppo e della verifica del set di strumenti per realizzare le mappe digitali. In particolare, con il suo partner Università Roma TRE ha sviluppato un sistema in grado di realizzare una mappa digitale degli oggetti a terra lungo un segmento ferroviario conforme alle modalità, ai requisiti e ai criteri di progettazione condivisi con i partner coordinati da RFI che oltre Radiolabs includono Hitachi Rail, ADIF, CEDEX, DLR, INECO, RINA, Trenitalia, Università Gustave Eiffel, UNIFE e ASSTRA.
Nel corso del progetto sono stati sviluppati e convalidati un set di strumenti per localizzare automaticamente gli oggetti rilevanti all’interno delle scene catturate nell’ambiente ferroviario grazie alle telecamere stereoscopiche, i sensori LIDAR, GNSS e IMU installati sul treno.
Il processo di rilevazione automatico degli oggetti basato sulle immagini raccolte dalle telecamere stereo si avvale di algoritmi di intelligenza artificiale per migliorare le prestazioni e l’affidabilità del sistema potendo contare sui dati raccolti da diversi treni che viaggiano lungo la stessa linea in orari e condizioni ambientali diverse.
Questo nuovo sistema è stato valutato stimando dapprima le prestazioni ottenibili con un set di dati pubblico RAILSEM19 e poi con i dati reali raccolti in condizioni operative in Spagna lungo la linea ferroviaria Pizarra-Los Prados nel febbraio 2024.
L’ approccio adoperato nel progetto contribuirà anche a valorizzare le potenzialità della navigazione con strumenti ottici, la cui domanda è in aumento esponenziale, alimentata dalla riduzione dei costi dei sensori e dall’aumento delle capacità di elaborazione. Soprattutto per le applicazioni che richiedono la rilevazione rapida e affidabile degli ostacoli lungo la linea ferroviaria per consentire la guida dei treni senza conducente. Ma in prospettiva anche per rendere più robusti i sistemi di navigazione con le mappe digitali, rilevamento ottico e intelligenza artificiale.
