Tehnologia din spatele mobilității urbane inteligente
Cum dezvoltă inginerii de la Centrul de Inginerie Bosch din Cluj viitoarea generație Tram Assist Suite
Siguranța în transportul public urban intră într-o nouă etapă. La Centrul de Inginerie Bosch din Cluj, o echipă dedicată de ingineri dezvoltă „creierul”, „ochii” și „mușchii” pentru noua generație de sisteme de asistență pentru tramvaie – Bosch Tram Assist Suite – utilizând inteligența artificială, rețelele neuronale de tip deep learning și o suită avansată de senzori pentru a preveni coliziunile în cele mai complexe scenarii de trafic.
Noua suită Bosch Tram Assist Suite evoluează de la actualul sistem de avertizare la coliziune frontală (TFCW) către o platformă modulară avansată de asistență activă. Acesta funcționează după o logică simplă, aceeași care stă la baza sistemelor din mașini: tramvaiul a fost dotat cu „ochi" care să perceapă lumea, cu un „creier" care să interpreteze ce vede, și cu „mușchi" care să acționeze.
- „Ochii” (senzorii): Monitorizează continuu traficul din fața vehiculului;
- „Creierul” (unitatea de calcul): Interpretează imaginile și datele în timp real, evaluând riscul de coliziune;
- „Mușchii” (sistemul de avertizare): Trimit semnale vizuale și auditive în cabină și, dacă sunt integrați astfel, pot declanșa o frânare controlată.
Contribuția esențială a Centrului de Inginerie din Cluj la noua suită Tram Assist Suite
Dacă prima generație a sistemului (TFCW) – instalată deja în configurația a 150 de tramvaie din România (Iași, Oradea, Brăila, Arad) și în cea a peste 3.500 la nivel global – se baza pe o cameră și un radar de bază, Bosch Tram Assist Suite introduce o arhitectură hardware și software extrem de complexă.
Astfel, pe lângă camera și radarul de bază, sunt adaugați senzorii LiDAR (o tehnologie de scanare care folosește laserul pentru a măsura distanțele, pentru precizia geometrică și pentru detectarea „spațiului liber" din fața tramvaiului), senzorii ultrasonici (pentru zona imediat apropiată, la viteză redusă) și geolocalizarea. Din tot acest ansamblu, inginerii de la Centrul de Inginerie Bosch din Cluj sunt responsabili de dezvoltarea modulului de Percepție Video și a celui de Senzori Ultrasonici. Partea care ține de radar, LiDAR și localizare, este dezvoltată în mare parte de colegii experți din Germania.
Cea mai mare provocare în zona de software pe care echipa din Cluj o abordează este adaptarea computer visionului din automotive la specificul transportului pe șine.
Antrenarea rețelelor neuronale convolutive diferă fundamental de cea pentru autoturisme din trei perspective:
- Perspectiva înaltă: Camerele sunt montate la o înălțime mai mare, ceea ce schimbă unghiul și modul în care obiectele (pietonii, vehiculele) sunt văzute în perspectivă.
- Identificarea căii de rulare: Spre deosebire de mașinile care urmăresc marcajele rutiere de pe asfalt, sistemul din tramvai este antrenat să detecteze exclusiv geometria șinelor și a bifurcațiilor (macazurilor).
- Platformele de stații: Sistemul trebuie să monitorizeze dinamic zonele aglomerate de îmbarcare și să deosebească un pieton care așteaptă în siguranță pe peron de unul care intenționează să traverseze ilegal calea de rulare.
Ionuț Breabăn, Group Leader Non-Automotive la Centrul de Inginerie Bosch din Cluj:
„Folosim tehnologii avansate de Deep Learning pentru a oferi sistemului capacitatea de a interpreta mediul cu o precizie milimetrică. În plus, prin modulul Focus Assist dezvoltat tot la Cluj, monitorizăm starea vatmanului din cabină prin tehnologii de eye-tracking pentru a preveni accidentele cauzate de oboseală sau distragerea atenției.”
„Tramvaiul-laborator” din Cluj-Napoca: R&D direct în trafic real
Dezvoltarea unui astfel de sistem nu se poate limita doar la simulări. Printr-un parteneriat strategic încheiat între Centrul de Inginerie Bosch din Cluj, Compania de Transport Public (CTP), Universitatea Tehnică din Cluj-Napoca și Primăria Cluj-Napoca, echipa are la dispoziție un “tramvai-laborator”. Echipat cu noua suită de senzori Bosch, acest vehicul colectează zilnic terabytes de date din traficul real din Cluj-Napoca. Datele brute sunt ulterior procesate și utilizate pentru a re-antrena modelele de inteligență artificială, asigurând optimizarea algoritmilor pentru situațiile limită (edge cases), cum ar fi obstacolele apărute brusc în intersecțiile complexe.
Rezultatele obținute în urma testelor interne de performanță arată o evoluție clară. Datorită noilor arhitecturi de rețele neuronale și fuziunii de date senzori, noua generație a demonstrat o reducere semnificativă a alarmelor false și o creștere a distanței de detecție timpurie în scenarii cu vizibilitate redusă, depășind parametrii sistemului aflat în prezent în producție. Prin acest proiect, Centrul de Inginerie Bosch din Cluj își consolidează poziția de hub strategic de inovare și dezvoltare tehnologică.
Trecând de la simpla adaptare a unor soluții existente la inovare, echipa dezvoltă în prezent arhitectura digitală din spatele mobilității urbane a viitorului.
