Opis projektu
Dane wysokiej jakości zwiększają innowacyjność kolei
Wprowadzanie innowacji w sektorze kolei wiąże się z koniecznością stawienia czoła dwóm ważnym problemom: brakowi wysokiej jakości obserwacji i danych wzorcowych, które są niezbędne do opracowania nowych systemów nawigacyjnych, a także zmodernizowanemu procesowi mapowania istniejących torów przy zapewnieniu niskich kosztów, opartemu na gromadzeniu danych bezpośrednio z eksploatowanych pociągów. Ich rozwiązanie wymaga opracowania nowej metodologii gromadzenia i zestawiania danych, uwzględniając konieczność utrzymania niskich kosztów całego procesu. Zajmuje się tym zespół finansowanego ze środków Unii Europejskiej projektu RAILGAP, który opracowuje rozwiązania zapewniające ekologiczną, bezpieczną, zrównoważoną i inteligentną eksploatację pociągów. W ramach prac badaczy powstaną zaawansowane, dokładne i niezwykle precyzyjne cyfrowe mapy wzorcowe, kluczowe elementy systemu pozycjonowania pociągów EGNSS, a także środowisko umożliwiające weryfikację i walidację pozycji. Zespół będzie ponadto gromadził ogromne ilości danych dzięki komercyjnym pociągom.
Cel
RAILGARAILGAP is an essential step towards green, safe, smart mobility on rails. It focuses on developing innovative High Accuracy, High Precision Ground Truth and Digital Maps, essential elements of an EGNSS train positioning system and a V&V Environment. The outcomes will address two show stoppers: lack of high-quality data with ground truth (needed for developing new navigation systems) and a modernized process for mapping existing train tracks cost-effectively, by deriving mapping information directly from trains in commercial operation. This will enable positioning with unprecedented reliability and efficiency in the railway operations. The missing piece is a methodology to collect and aggregate the data without operational overheads or labour, at minimal cost in hardware while removing any need for trackside infrastructure. RAILGAP addresses these challenges with a method based on commercial trains collecting massive amounts of data. This enables characterizing even the most challenging railway environments. Results will support the GSA roadmap in adopting EGNSS in train Command & Control Systems (CCS) and trigger contributions from stakeholders. We will exploit a fusion of GNSS with data from other sensors as IMU, Lidar and Camera. Dual-Freq., Multi-Const. GNSS is key to improving map accuracy in challenging environments (urban areas, tree canopies) extending coverage of GNSS on rails. RAILGAP will make ERTMS and CCS with EGNSS sustainable, helping modernise regional and local lines, where passengers will benefit daily. It also enhances the case for ERTMS and CCS by lowering energy consumption. Project coordinator is RFI, who has been very involved in piloting GNSS-based technology for ERTMS like the Novara-Rho pilot line. The team has experts in rail and satellite navigation and includes research organizations, engineering consultants, railway operators and stakeholder representatives, forming a well-recognized consortium with long-term working experience.
Dziedzina nauki
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringcontrol systems
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringsensorsoptical sensors
- social sciencessocial geographytransportnavigation systemssatellite navigation systemglobal navigation satellite system
- engineering and technologymechanical engineeringvehicle engineeringaerospace engineeringsatellite technology
Słowa kluczowe
Program(-y)
Zaproszenie do składania wniosków
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszeniaSzczegółowe działanie
H2020-SPACE-EGNSS-2020
System finansowania
IA - Innovation actionKoordynator
00161 Roma
Włochy