Sürücü destek sistemleri (DAS), sürücüyü yalnızca yolda değil, trende de destekler. Ağa bağlı ADAS, mevcut işlemler hakkında ek bilgi sağlar. Bu şekilde, trenin sürüş davranışı daha iyi optimize edilebilir ve tren trafiğindeki aksamaların önüne geçilebilir. Her ikisinin de enerji tüketimi, aşınma ve yıpranma ve sürüş süreleri üzerinde olumlu etkisi vardır. Alman Havacılık ve Uzay Merkezi (DLR), FAS-D projesinde (demiryolu sektöründeki sürücü yardım sistemlerinin veri tabanını iyileştirerek genişletilmesi), demiryolu sektöründe bu tür ağ bağlantılı sürücü yardım sistemlerine yönelik gereksinimleri inceledi ve potansiyellerini gösterdi. DLR ortakları arasında Uygulamalı Trafik Telematiği Enstitüsü (INAVET) ve Doğu Almanya Demiryolları (ODEG) yer almaktadır.
Avantajları: daha düşük enerji tüketimi ve daha verimli bir demiryolu sistemi
En iyi durumda, ADAS birbiriyle, kontrol merkeziyle ve demiryolu altyapısının teknik sistemleriyle iletişim kurar. Bunu yapmak için ortak bir veri tabanına ihtiyaçları vardır. Bu ağ, enerji tüketimini azaltır: çünkü ADAS, örneğin diğer trenlerdeki kısa süreli gecikmeleri veya beklenen durma sinyallerini hesaba katar. Daha sonra optimum hızı belirtir ve tren makinistini daha fazla bilgi ile destekler. Bu şekilde, sürüş davranışı ilgili duruma uyarlanabilir.
Ağa bağlı sürücü destek sistemleri de demiryolu sisteminin performansını artırabilir. Tüm raylı sistem blok bölümlere ayrılmıştır. Bu bölümlerin her birinde yalnızca bir tren olabilir. Bir trenin bir bölümde ne kadar kalacağı hızına bağlıdır. Ağa bağlı bir ADAS, önünde veya arkasında çalışan trenlerin konumunu dikkate alır. Bu sayede yolculuk zaman açısından optimize edilebilir. Çünkü sistem tam olarak önündeki bölümün ne zaman boş olacağını yani başka bir trenin olmadığı zamanı bilir. Blok bölümleri ne kadar iyi ve koordineli kullanılırsa, o kadar çok tren mümkündür. Tek hatlı rotalarda sollama manevraları veya tren geçişleri gibi karmaşık süreçler bile ağ bağlantılı trenler veya bilgiler yardımıyla daha verimli bir şekilde kontrol edilebilir.
Öngörülü sürüş, gecikmeleri önlemeye yardımcı olur
“Tek tek trenlerin öngörülü olarak sürülmesi enerji tasarrufu sağlar ve raylar üzerindeki trafik akışını iyileştirir. Bir tren hızını öndeki trene göre ayarlarsa ani frenleme veya ani hızlanmalardan kaçınılabilir. Bu optimizasyon potansiyeli, ağ bağlantılı sistemlerle çok daha iyi kullanılabilir. trenler,” diye özetliyor Dr. Braunschweig’deki DLR Ulaştırma Sistemi Teknolojisi Enstitüsü’ndeki FAS-D projesinin başkanı Christian Meirich. “Tüm paydaşlar – yani demiryolu operatörleri, altyapı şirketleri ve yolcular – bundan yararlanıyor.”
Gelecekte, tren operatörleri diğer veri kaynaklarını kullanarak gecikmeleri de önleyebilir: Örneğin, tatil sezonunda bagajı olan çok sayıda yolcu varsa, biniş ve iniş süreleri daha uzun olacaktır. Bu daha sonra sürüş tarzında da dikkate alınabilir ve bir zaman tamponu oluşturulabilir. Meirich, “Bu bilgiler henüz tam olarak toplanmıyor veya işlenmiyor. Ancak, bir zaman çizelgesine bağlı kalmayı çok daha kolaylaştırabilir ve böylece trenleri dakik hale getirebilir” diye açıklıyor Meirich.
Federal Ulaştırma ve Dijital Altyapı Bakanlığı (BMVI), FAS-D projesini Modernite Fonu (mFUND) finansman yönergesinin bir parçası olarak yaklaşık 100.000 avro ile finanse etti. mFUND araştırma girişiminin bir parçası olarak BMVI, Mobility 4.0 için veri tabanlı dijital uygulamalarla ilgili araştırma ve geliştirme projelerini destekler. Finansal desteğe ek olarak mFUND, politika, iş dünyası ve araştırma aktörleri arasındaki ağ bağlantısının yanı sıra farklı etkinlik biçimleriyle mCLOUD veri portalına erişimi destekler.
Avantajları: daha düşük enerji tüketimi ve daha verimli bir demiryolu sistemi
En iyi durumda, ADAS birbiriyle, kontrol merkeziyle ve demiryolu altyapısının teknik sistemleriyle iletişim kurar. Bunu yapmak için ortak bir veri tabanına ihtiyaçları vardır. Bu ağ, enerji tüketimini azaltır: çünkü ADAS, örneğin diğer trenlerdeki kısa süreli gecikmeleri veya beklenen durma sinyallerini hesaba katar. Daha sonra optimum hızı belirtir ve tren makinistini daha fazla bilgi ile destekler. Bu şekilde, sürüş davranışı ilgili duruma uyarlanabilir.
Ağa bağlı sürücü destek sistemleri de demiryolu sisteminin performansını artırabilir. Tüm raylı sistem blok bölümlere ayrılmıştır. Bu bölümlerin her birinde yalnızca bir tren olabilir. Bir trenin bir bölümde ne kadar kalacağı hızına bağlıdır. Ağa bağlı bir ADAS, önünde veya arkasında çalışan trenlerin konumunu dikkate alır. Bu sayede yolculuk zaman açısından optimize edilebilir. Çünkü sistem tam olarak önündeki bölümün ne zaman boş olacağını yani başka bir trenin olmadığı zamanı bilir. Blok bölümleri ne kadar iyi ve koordineli kullanılırsa, o kadar çok tren mümkündür. Tek hatlı rotalarda sollama manevraları veya tren geçişleri gibi karmaşık süreçler bile ağ bağlantılı trenler veya bilgiler yardımıyla daha verimli bir şekilde kontrol edilebilir.
Öngörülü sürüş, gecikmeleri önlemeye yardımcı olur
“Tek tek trenlerin öngörülü olarak sürülmesi enerji tasarrufu sağlar ve raylar üzerindeki trafik akışını iyileştirir. Bir tren hızını öndeki trene göre ayarlarsa ani frenleme veya ani hızlanmalardan kaçınılabilir. Bu optimizasyon potansiyeli, ağ bağlantılı sistemlerle çok daha iyi kullanılabilir. trenler,” diye özetliyor Dr. Braunschweig’deki DLR Ulaştırma Sistemi Teknolojisi Enstitüsü’ndeki FAS-D projesinin başkanı Christian Meirich. “Tüm paydaşlar – yani demiryolu operatörleri, altyapı şirketleri ve yolcular – bundan yararlanıyor.”
Gelecekte, tren operatörleri diğer veri kaynaklarını kullanarak gecikmeleri de önleyebilir: Örneğin, tatil sezonunda bagajı olan çok sayıda yolcu varsa, biniş ve iniş süreleri daha uzun olacaktır. Bu daha sonra sürüş tarzında da dikkate alınabilir ve bir zaman tamponu oluşturulabilir. Meirich, “Bu bilgiler henüz tam olarak toplanmıyor veya işlenmiyor. Ancak, bir zaman çizelgesine bağlı kalmayı çok daha kolaylaştırabilir ve böylece trenleri dakik hale getirebilir” diye açıklıyor Meirich.
Federal Ulaştırma ve Dijital Altyapı Bakanlığı (BMVI), FAS-D projesini Modernite Fonu (mFUND) finansman yönergesinin bir parçası olarak yaklaşık 100.000 avro ile finanse etti. mFUND araştırma girişiminin bir parçası olarak BMVI, Mobility 4.0 için veri tabanlı dijital uygulamalarla ilgili araştırma ve geliştirme projelerini destekler. Finansal desteğe ek olarak mFUND, politika, iş dünyası ve araştırma aktörleri arasındaki ağ bağlantısının yanı sıra farklı etkinlik biçimleriyle mCLOUD veri portalına erişimi destekler.