Транспортна адміністрація Нью-Йорка (MTA) реалізує ініціативу Signaling Challenge, яка спрямована на заміну застарілих систем сигналізації на міському метрополітені. На організований у її рамках конкурс було представлено майже 60 пропозицій, до фінального етапу допущені чотири компанії, які наразі тестують свої розробки, побудовані з використанням новітніх технологій - штучного інтелекту, лідарів та систем керування рухом поїздів через радіоканал (CBTC).

Про це пише ЦТС з посиланням на Railway Gazette.

Випробування рішень відібраних компаній розпочалось у січні 2022 року, результати апробації концепції мають бути представлені до кінця літа 2022 року.

До числа фіналістів увійшли компанії 4AI Systems, Alstom, Luminar та Ouster.

Для збору та аналізу даних про стан інфраструктури 4AI Systems пропонує монтувати на головному вагоні поїзда відеокамери, що формують інфрачервоне зображення об'єктів колійного господарства, перешкод на колії та предметів у смузі відводу з частотою зйомки 60 кадрів/с. Камери працюють у комплексі з бортовими аналітичними засобами на основі штучного інтелекту.

Рішення Alstom базується на використанні системи Urbalis 400, що реалізує функції CBTC. Очікується, що завдяки ліквідації підлогових прохідних сигналів, скороченню міжпоїздових інтервалів та збільшенню швидкості руху поїздів система дозволить підвищити безпеку перевезень пасажирів та пропускну спроможність ліній, а також зменшити вартість життєвого циклу техніки. MTA уже кілька років упроваджує CBTC на лініях метрополітену, використовуючи системи компаній Siemens та потягах Thales, а на початку 2022 року був укладений перший контракт на постачання CBTC з японською Mitsubishi Electric.

Технологія Luminar призначена для точного позиціонування рухомого складу в тунелях та інших зонах, де GPS засоби зазвичай не працюють. Вона передбачає використання лідерів дальньої дії в поєднанні з програмним забезпеченням візуального сприйняття, розробленим компанією-партнером Seoul Robotics із Кореї.

Компанія Ouster у партнерстві з Lux Modus пропонує рішення для вагонів-дефектоскопів колійного господарства. Встановлені ними лідари збирають мільйони одиниць геопросторових даних, формуючи тривимірні цифрові двійники шляху, дозволяють виявляти ушкодження конструкційних елементів і наявність сторонніх предметів на рейках.

За результатами випробувань MTA ухвалить рішення щодо масштабування нових розробок на всю мережу міського метрополітену.