InnoTrans 2024 - The future of mobility

Kurzstreckenkommunikation und relative Lokalisierung für virtuelles Kuppeln

Funkmodule UWB-Ranging
Funkmodule für das autonome Kuppeln von einzelnen Waggons und ganzen Zügen ermöglichen die sichere und schnelle Kommunikation und Abstandsmessung von Wagen und ganzen Zügen untereinander. Das autonome Kuppeln ist ein wesentlicher Schritt hin zu mehr Flexibilität und Effizienz im Schienenverkehr. Denn bis heute werden Züge oft noch mechanisch gekuppelt, also von Hand durch Rangierpersonal zusammengestellt.
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Die Entwicklungen zielen auf innovative Betriebslösungen mit hohem Automatisierungsgrad bis hin zur Autonomie. Virtual Coupling of Train Sets (VCTS) ist ein Ansatz, um Züge, Zugverbände oder sogar einzelne Fahrzeuge wie z.B. selbstfahrende Güterwagen (SPFW) koordiniert zu betreiben und so die Effizienz und Flexibilität des Schienenverkehrs zu verbessern.

Ein Anwendungsbeispiel ist das Next Generation Train (NGT) Taxi-Konzept für den automatisierten Betrieb auf Nebenstrecken, bei dem das Fahrzeug bedarfsorientiert, basierend auf der Anzahl der Fahrgäste, in der entsprechenden Größe virtuell gekoppelt fährt.

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VCTS beruht auf dezentraler Zug-zu-Zug-Kommunikation (T2T) auf der Grundlage von Short-Range Communications (SRC) und relativer Lokalisierung (RL). Um die Steuerung und Sicherheit auf demselben oder einem höheren Niveau wie bei mechanisch und elektrisch gekuppelten Zügen zu gewährleisten, ist ein Datenaustausch mit sehr geringer Latenz und eine äußerst zuverlässige Abstandsregelung unerlässlich.

Das ausgestellte RL-Testbed nutzt die SRC und implementiert funkbasierte Entfernungsmessungsalgorithmen für RL in Eisenbahnumgebungen durch Integration von Entfernungsschätzungsfunktionen, die an die spezifischen Eisenbahnausbreitungsbedingungen angepasst werden können.

Um höchste Zuverlässigkeit zu gewährleisten, wird RL durch Onboard-Sensoren zur absoluten Positionierung ergänzt, wobei die magnetische Lokalisierung (ML) des DLR eine Schlüsseltechnologie zur Abdeckung von Tunneln, Bahnhöfen oder anderen Szenarien und Situationen ist, in denen GNSS beeinträchtigt oder sogar nicht verfügbar ist. Die operative Nutzung von ML wurde erfolgreich als Teil des Railway Collision Avoidance System (TrainCAS)) eingeführt. Sowohl die RL- als auch die ML-Entwicklungen gehören zu den DLR-Beiträgen zu den technologischen Voraussetzungen innerhalb des ERJU Flagship Project FP2 – R2DATO.

Next Generation Train

Um innovative Bahnkonzepte (next generation train) zu ermöglichen, befassen sich Wissenschaftler am DLR-Institut für Kommunikation und Navigation mit neuen Kommunikationsverfahren für den Zugverkehr und setzen den Fokus auf die Kommunikation zwischen Zügen (train-to-train).

IMPACT

Im Projekt „IMPACT“ (Intelligent Magnetic Positioning for Avoiding Collisions of Trains) wird ein System entwickelt, das bordautonom funktioniert und auch unter schwierigen Einsatzbedingungen eine gleisgenaue Positionsbestimmung ermöglicht. Dabei wird das lokale Magnetfeld zur Zuglokalisierung genutzt und künstliche Intelligenz eingesetzt.

NGT-TAXI

Das Next Generation Train (NGT) TAXI ist ein kleines, leichtes, automatisiert fahrendes Schienenfahrzeug mit fahrdrahtunabhängigem Antrieb für die Reaktivierung und Belebung von bisher wenig rentablen Strecken im ländlichen Raum.

Ausgründung Intelligence on Wheels

Die operative Nutzung der Schlüsseltechnologie Magnetische Lokalisierung wurde erfolgreich als Teil des Railway Collision Avoidance System (TrainCAS)) eingeführt.

Rail to Digital automated up to autonomous train operation

Diese Entwicklungen gehören zu den DLR-Beiträgen zu den technologischen Voraussetzungen innerhalb des ERJU Flagship Project FP2 – R2DATO

Besuchen Sie uns auf der Innotrans

Das DLR-Institut für Kommunikation und Navigation stellt seine neuesten technologischen Entwicklungen in einem interaktiven Exponat auf der Innotrans 2024 in Halle 2.2 Stand 440 vor.