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采用GPU驅動深度學習提高列車系統的安全性能

NVIDIA英偉達企業解決方案 ? 來源:未知 ? 作者:工程師郭婷 ? 2018-08-27 09:06 ? 次閱讀

機器學習、圖像識別和 NVIDIA GPU 的助力下,列車即將開啟自主運輸的先河。

自動駕駛汽車和卡車已經成為人們熱議的話題。但事實上,最有可能搶先一步、成為首款全自動交通工具的是列車。

原因是不同于載客汽車或長途卡車,列車是在軌道上運行的。其特定的運行環境,決定其需要認識理解的環境相對有限,且不涉及太多類型的決策。

無論是以硬件為基礎的信號系統,還是射頻調度系統,運用于列車上的眾多技術都已有數十年“高齡”。

如今,列車專職人員已開始利用互聯網、精密的傳感設備,以及日益普及的 GPU 驅動深度學習等工具與技術,來確保列車準時運行。

對于列車運輸這一早期工業革命的標志性行業而言,這無疑是巨大的變化。

智能列車的未來”

“我們正在探索智能列車和無聲軌道的未來。從軌道技術到車內技術,所有技術都在快速革新?!?TEL Pty Ltd 的總經理 Derel Wust 如是說。4TEL Pty Ltd 是澳大利亞的一家私營企業,正在新南威爾士開發深度學習試點項目。

Wust 在今年早些時候舉辦的 GPU 技術大會上提到了紐約大都會運輸署 (MTA)的案例,它 使用以通信為基礎的列車控制技術,投入的地鐵項目資金高達數十億美元。該案例證明:選擇過時的列車技術將付出高昂的代價。紐約州州長 Andrew Cuomo 曾在一次講話中表示,按目前的速度,升級整套地鐵系統需花費 40 年的時間。

某報告指出,升級地鐵系統的項目將耗費長達 35 年時間,花費 200 億美元。而今,Wust 指出,基于列車的人工智能解決方案能夠最大程度地節省資金、縮短工期。

4TEL 公司致力于提高列車系統的安全性能、減少基礎設施建設,并確保機器持續學習。許多人認為,自動加速和制動系統能夠改善列車控制情況。Wust 表示:“我們在日常生活中看到的許多事故,通常都是人為失誤造成的?!?/p>

4TEL 公司攜手工程公司 John Holland,將在新南威爾士國家區域網絡 (Country Regional Network) 中的列車上應用以機器學習為基礎的全新技術方法。在當前階段,Wust 的目標是收集數據,并了解該技術方法與行為模型的配合情況。

4TEL 公司在新南威爾士設有一個 Horus 系統建設試點項目。該項目利用紅外攝像機、光學攝像機以及機器學習算法,為列車運營提供軟件支持。該系統在 NVIDIA DRIVE 平臺上運行。

追蹤模擬效果

Wust 所在的公司是少數幾家運用所謂的“數字孿生”(“digital twin”)模型對自動駕駛列車領域進行開拓的先驅型鐵路公司之一。這種模型能夠模擬出軌道上的情況,從而反映其真實鐵路網絡。

管理著一國之中總長近 5,000 英里、寬度約 200 英里鐵路的瑞士聯邦鐵路公司曾在 GTC 大會上談及他們為確保列車系統準時運行而升級系統的努力。

該公司維護的系統錯綜復雜,調度著國內的高速列車和低速貨運列車。要讓這個復雜的列車運輸網絡正常運作,需要約 13,000 個開關來進行控制。

該公司每天運送的旅客超過 120 萬人次。它擁有獨立發電廠,為其列車供應的幾乎全是可再生能源;它同時也是瑞士最大的房地產企業之一?!澳憧赡軙械襟@訝——除此之外,我們還是一家大型軟件公司,”這家公司的業務分析員兼人工智能研究員Erik Nygren表示。

該公司的研究與創新平臺由 Dirk Abels 負責。平臺使用 NVIDIA DGX-1 AI 超級計算機進行模擬仿真和深度強化學習,以優化列車時刻表和調度安排。

該公司已將其掌握的所有地理信息整合到模擬環境中,讓列車調度員可在虛擬環境中實現實時列車數據的交互。

此外,該公司還進行了安全性能方面的開發,為列車添加了自動制動系統,目前正處于模擬階段。公司業務分析員兼 HPC 專家 Adrian Egli 表示:“我們的碰撞檢測能在半秒內完成。

維護保養

除上述公司之外,通用電氣正致力于開發車內列車引導系統,將攝像機、軟件與 GPU 技術整合為一體。通用電氣與印度鐵路公司簽署了一份合同,在印度班加羅爾的列車上試用技術。

這家公司不僅銷售設備,還通過訂購方式銷售包含分析功能的攝像系統。通用電氣運輸系統(GE Transportation) 運用 NVIDIA DGX-1 和其他的 NVIDIA GPU 進行訓練,并運用 NVIDIA Xavier 平臺和 P100 GPU 進行車載模型推理。

軌道檢查是一項嚴峻考驗——檢查期間,需要封閉部分軌道,便于工作人員在軌道上行走,找出有問題的枕木和其他需要維護保養的地方。軌道封閉的這段時間,可能會導致數百萬美元的流失。通用電氣運輸系統正致力于運用人工智能將定期維護升級為“預測型和規范型維護”,從而既可確保安全,又能節省資金。

此外,通用電氣還致力于鉆研利用其前置攝像頭系統來確保列車安全、進行軌道檢查等,希望打造出足夠智能的列車,讓其自主檢查軌道情況。

與其他公司一樣,通用電氣同樣在運用數字孿生法,即模擬鐵路網絡。運用此方法,通用電氣得以持續監測軌道情況,從而有助于定期維護。

4TEL 公司的 Wust 表示,想要讓列車做到通過可搜集對面軌道數據(如軌上障礙物)的車載攝像機和感應器即可進行數據收集,這其實并不是難以想象。這些數據收集好之后,可整理成類似 Waze (知名社區化交通導航應用程序)中的交通信息,傳輸至鐵路系統,供其他列車參考。

Rao 表示:“我們已經開始研究這些圖像,希望從中提取出有價值的內容。”

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
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原文標題:GPU 引領列車開啟自主運輸時代

文章出處:【微信號:NVIDIA-Enterprise,微信公眾號:NVIDIA英偉達企業解決方案】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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