철도 애플리케이션용 온보드 멀티센서 애플리케이션 프로토타이핑

• 유연한 I/O를 사용하여 레이더 또는 라이더와 같은 온보드 센서를 통합하고 대형 구성 요소 라이브러리를 사용하여 데이터 및 통신 버스에 연결
• 멀티센서 애플리케이션용으로 설계된 직관적인 그래픽 사용자 인터페이스에서 블록 기반 프레임워크를 사용하여 애플리케이션 개발 속도 향상
• C/C++ 또는 Python으로 자유롭게 개발하고 Python 기반 AI 알고리즘을 쉽게 포함하여 보다 강력한 솔루션 제공
• RTMaps와 AUTERA를 결합하여 열악한 환경에서 사용자의 특정 요구에 정확히 맞는 고성능 프로토타이핑

작업

철도 운송은 우리가 천연 에너지 자원을 보존하고 지구 기후 목표를 달성하는 데 도움이 되는 중요한 토대입니다. 우리가 자동차 영역에서 알 수 있는 첨단 운전자 보조 시스템 덕분에 기차나 트램으로 운전하는 것이 훨씬 더 안전하고 편해집니다. 미래의 철도 차량은 잠재적인 위험을 훨씬 더 빠르게 감지할 수 있도록 센서와 광대역 통신을 장착하고 역에 도착하거나 떠날 때 기상 조건에 따른 가시성 감소로 인해 발생할 수 있는 위험한 상황에서 운전자 또는 자동 열차 제어 시스템이 작동하도록 합니다. 게다가, 첨단 실내 모니터링 시스템은 운전자와 승객의 신체적 안전과 운전의 편안함을 추구합니다.

도전 과제

미래 열차의 운전자 지원 시스템을 위한 멀티센서 애플리케이션은 일반적으로 장거리 레이더 및 라이더 센서와 같은 온보드 센서에 연결되며 교통 인프라 및 GNSS 기반 위치 결정 기능을 가진 광대역 무선 통신을 제공합니다. 따라서, 이러한 애플리케이션은 비동기식 데이터 스트림을 실시간 그리고 시간 상관 방식으로 처리해야 합니다. 신뢰할 수 있는 환경 모델을 구축하는 핵심 단계인 센서 융합을 위해서는 이 센서 데이터가 동기화되어야 합니다. 적외선 기능과 인공 지능(AI) 기능을 갖춘 특정 카메라가 운전자의 행동을 관찰하고 평가하는 데 사용됩니다.

솔루션

센서 통합, AI 및 에지 컴퓨팅이 필요한 점점 더 복잡해지는 철도 애플리케이션에는 시스템 구성 요소 간의 통신 관리와 같은 나머지 업무를 인계하면서도 실제 작업에 집중할 수 있는 현장 테스트를 거친 개발 도구가 필요합니다.

RTMaps(실시간 멀티센서 애플리케이션) 개발 및 실행 프레임워크를 통해 차량 센서, I/O, 데이터 및 통신 버스를 손쉽게 통합하고 수백 개의 기성 구성 요소를 사용할 수 있습니다. 사용자 친화적인 블록 기반 접근 방식을 통해 몇 번의 클릭만으로 알고리즘을 통합하고 카메라, 레이더, 라이더 또는 GNSS와 같은 필요한 모든 인터페이스에 연결하여 보다 빠르고 직관적인 개발을 할 수 있습니다. RTMaps는 비동기 센서 데이터 스트림을 시간 상관 방식으로 처리하며 필요할 때 동기화를 지원합니다. C/C++ 외에도, 개발 프레임워크는 AI 알고리즘 개발에 널리 사용되는 Python 스크립팅 언어를 기본적으로 지원하며, 이를 통해 딥 러닝 기능을 빠르게 통합하여 매우 강력한 기내 모니터링 기능에 대한 까다로운 요구 사항에 대처할 수 있습니다. RTMaps는 멀티코어 및 멀티센서 시스템과 함께 작동하여 Linux, Windows 또는 QNX가 있는 다양한 임베디드 플랫폼에서 실행할 수 있는 애플리케이션을 최대한 활용합니다. 뛰어난 성능을 갖춘 강력한 AUTER 프로토타이핑 플랫폼도 지원됩니다. 모듈식 플랫폼은 수많은 인터페이스와 구성 옵션을 제공하며 열악한 환경에서 작동하도록 설계되었습니다.