Первый в России пассажирский беспилотный трамвай начал работу в Москве

Маршрут № 10, соединяющий станцию метро «Щукинская» и улицу Кулакова в северо-западной части Москвы, теперь будет обслуживаться инновационным беспилотным транспортом.

К тому же стали функционировать две испытательные площадки в виде беспилотных трамваев. Эти тестовые лаборатории используются для проверки новых версий программного обеспечения и обучения алгоритмов искусственного интеллекта.

«В столице был создан федеральный центр беспилотного авиационного транспорта и систем. Университеты Москвы также сосредоточены на изучении беспилотных технологий. Благодаря этому в 2023 году мы смогли основать центр беспилотного транспорта, задание которого заключалось в создании реальных решений для городского транспорта на определенных маршрутах. За два года наши специалисты реализовали этот проект и испытали его. Сегодня мы начинаем реальные беспилотные перевозки. Первый трамвай уже в деле, до конца года будет три, а в следующем году — 15», — отметил Мэр Москвы Сергей Собянин.

С мая 2024 года беспилотный трамвай в тестовом режиме преодолел более восьми тысяч километров, при этом не допуская нарушений правил дорожного движения.

Вплоть до конца 2025 года три трамвая будут оборудованы беспилотными системами. По итогам тестирования они так же начнут осуществлять регулярные пассажирские рейсы по маршруту № 10. К завершению 2026 года 15 трамваев Краснопресненского депо будут работать автономно.

Согласно планам, к 2030 году около 300 московских трамваев, что составляет две трети городского трамвайного парка, будут оснащены беспилотными технологиями. К 2035 году ожидается, что 90 процентов московских трамваев перейдут на автономное управление, что обеспечит высокую надежность и точность расписания.

Разработанная в Москве система управления для беспилотного трамвая обеспечивает максимальную надежность и комфорт поездки, а также точное следование расписанию.

На основе технологий управления беспилотными трамваями разработаны сложные интеллектуальные системы, между которыми выстроена тесная взаимосвязь. Среди них:

— высокоточная маршрутная карта, состоящая из двух компонентов: лидарного, определяющего положение трамвая в пространстве, и векторного, на который нанесены все дорожные элементы. Эти элементы включают трамвайные пути, остановки, автомобильные дороги, светофоры, пешеходные переходы и стрелочные переводы;

— сенсорная система, объединяющая камеры, радары, лидары, а также инерциальные измерительные и навигационные устройства. Эти датчики и вычислительные возможности позволяют в реальном времени анализировать дорожную ситуацию и предсказывать маневры участников движения. Лидары предоставляют обзор на 360 градусов, обнаруживая объекты на расстоянии до 200 метров и определяя их местоположение с точностью до двух сантиметров. Радары помогают в плохую погоду и измеряют скорость других участников. С помощью камер определяется тип объекта перед трамваем — пешеход, машина, животное или светофор;

— система локализации, которая обеспечивает постоянное определение текущего местоположения трамвая и корректировку его пути на основе лидарной карты, не зависимо от сигнала спутниковых систем ГЛОНАСС;

— система компьютерного зрения, которая обрабатывает данные, поступающие от сенсорных устройств (лидаров, камер, радаров), применяя как классические, так и нейросетевые методы;

— прием данных о сигналах светофоров с использованием технологии V2X (Vehicle-to-Everything), обеспечивающей беспроводную связь с дорожной инфраструктурой и другими участниками;

— система планирования движения, обрабатывающая информацию от всех систем трамвая, принимая решения на основе заранее установленных правил управления, касающихся проезда определённых участков, выбора скорости и формирования плавной траектории. Проверка наличия препятствий происходит автоматизированно, и при обнаружении потенциально опасной ситуации траектория движения корректируется. Примерно за 30–40 метров нейросеть определяет положение стрелочного перевода для дальнейшего автоматического управления;

— система предотвращения проскальзывания колес, используемая при неблагоприятных погодных условиях, таких как гололед. Разработана специалистами Московского метрополитена специально для беспилотного трамвая. Эта технология повторяет действия автомобильной антиблокировочной системы и системы курсовой устойчивости, предотвращающих блокировку колес при торможении и обеспечивающих устойчивость и управляемость.