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Trains autonomes : le numérique aux commandes

Trains autonomes : le numérique aux commandes

Dans le cadre du projet TAS conduit par SystemX, Alstom et la SNCF, les trains apprennent à distinguer les panneaux de signalisation.

C’est l’un des projets phares de l’avenir du transport ferroviaire. Mais faire circuler un train autonome s’avère autrement plus complexe qu’automatiser une rame de métro. Car les exigences en matière de sûreté sont très élevées.

Dans le métro lillois, cela fait longtemps que l’on peut regarder les rails défiler entre deux stations, puisqu’il n’y a plus de cabine conducteur. Ces rames automatiques, déployées en 1983 par Keolis, sont pilotées par un centre de contrôle. Les opérateurs se contentent d’optimiser la fréquence de passage et le nombre de rames sur les voies, en fonction du flux de voyageurs. À quand une telle indépendance pour les trains ? Pas tout de suite, si l’on compare ces deux modes de transport et si l’on considère la complexité que présente la circulation d’un train sans conducteur. Car contrairement aux rames de métro, les trains circulent en circuit ouvert. Impossible, donc, d’implanter, comme sur les lignes 1 et 14 du métro parisien, des portes sécurisant les entrées et sorties des voyageurs. Or celles-ci jouent un rôle majeur dans le bon fonctionnement du service, notamment aux heures d’affluence, estime Edgar Sée, le directeur de l’automatisation de la ligne 4 de la RATP. « Elles permettent une meilleure régulation de la ligne et du temps de stationnement du train. À Lyon, la ligne D dispose du plus haut niveau de sécurité, mais pas de portes. Dès qu’un objet est détecté sur la voie par ses capteurs, le trafic s’arrête. »

De fait, le conducteur d’un train surveille son environnement. « Il observe les caténaires pour vérifier leur état, garde un œil sur les voies, y guette la présence éventuelle de passagers…, énumère Luc Laroche, le directeur du projet train autonome à la SNCF. Sur les trains autonomes, il faudra automatiser cette compétence pour l’intégrer. » Et donc équiper le train de capteurs et lui apprendre à s’en servir.

Le défi n’est pas mince. En moyenne, un train met entre 3 et 4 km pour s’arrêter. Et à une vitesse pouvant avoisiner 300 km/h, autant dire que ces capteurs doivent être performants. « Le train autonome a besoin de caméras et de radars disposant d’une grande distance de détection », avertit Alberto Parrondo, le directeur de la stratégie des activités de transports terrestres de Thales. « Il faut par exemple une caméra capable de reconnaître les signaux à plus de 2 km pour savoir si le train doit freiner ou accélérer. Pour y parvenir, nous essayons de capitaliser sur des technologies déjà connues, issues notamment du monde de la défense, en cherchant à baisser les coûts », confie l’expert.

Pas de droit à l’erreur

Autre source d’inspiration : l’automobile. Dans le cadre du projet Transport terrestre autonome en sécurité dans son environnement (TAS), l’IRT SystemX, Alstom et l’Université de technologie de Compiègne planchent avec la SNCF sur l’automatisation des fonctions d’observation d’un conducteur. Celles-ci consistent notamment à reconnaître des panneaux de signalisation, des piétons sur les quais, des objets sur les voies ou des anomalies sur un train que l’on croise. Les partenaires de ce projet recourent à des capteurs (radars, lidars, caméras) issus de voitures autonomes et combinés à de l’intelligence artificielle. « Nous testons l’efficacité et les limites de ces capteurs dans des applications ferroviaires », précise le responsable du projet au sein de la SNCF, Raphaël Chosidow. Actuellement, les performances de ces systèmes de reconnaissance sont comprises entre 80 et 90 %. Mais dans le ferroviaire, les niveaux de sécurité sont très élevés et le système n’aura pas le droit à l’erreur. « La reconnaissance doit donc atteindre un taux de validation de 100 % – ce qui n’est pas le cas pour le moment –, ou bien être associée à la localisation du train et à la cartographie. » Or une part des données déjà disponibles méritent d’être rectifiées. Si tous les panneaux de signalisation présents sur les voies sont répertoriés, leur position n’est pas toujours exacte dans les recensements dont disposent les gestionnaires du réseau. « Nous avons par conséquent traité nos propres données pour obtenir un positionnement d’une extrême précision. »

À terme, la suppression de toute signalisation

Avec ces éléments, les ingénieurs ont ensuite modélisé le train et son environnement en laboratoire afin de réaliser un test des technologies embarquées, avant de lancer des essais en conditions réelles. « Une locomotive de fret VB 60 000 réalise des tests à 100 km/h deux fois par mois sur des lignes d’essai du RER D et du Transilien R à Villeneuve-Saint-Georges et Montereau. Nous avons choisi cette locomotive car elle présente une coursive qui permet d’installer des capteurs », précise Raphaël Chosidow. Travailler sur un train existant n’est pas anodin : c’est en effet sur les trains en circulation que les partenaires espèrent à terme déployer leurs solutions. Une approche rétrofit. « Nous allons devoir équiper des trains qui roulent depuis dix à quinze ans avec des technologies différentes », insiste Raphaël Chosidow.

Au-delà de l’augmentation des capacités de détection du train, l’autre défi est lié à son degré d’autonomie vis-à-vis de son environnement. Les métros sans conducteur sont automatiques… mais pas autonomes. « Ils reçoivent une mission et une autorisation de mouvement de l’ordinateur au sol qui supervise le déplacement de plusieurs trains, détaille Edgar Sée. Ils se débrouillent ensuite pour aller d’un point A à un point B en respectant la limite de mouvement autorisée. Pour y parvenir, ils ont besoin de savoir où ils se trouvent sur la ligne, notamment grâce à un odomètre, qui indique la distance parcourue, et grâce aux balises placées au sol, pour une localisation précise. »

La communication entre le centre de commande et la rame se fait en continu via le système de contrôle automatique CBTC (communication based train control) : la rame envoie sa position, le sol des indications de mouvement. « Le train communique de l’information à un centre de contrôle qui va lui dire s’il peut aller plus loin, plus vite… Les calculs que réalise le train automatique restent dépendants de son environnement pré-planifié », explique Alberto Parrondo. Ce type de communication permanente entre le sol et le train se déploie peu à peu sur les lignes ferroviaires, par GSM-R, avec le système de signalisation européen ERTMS de niveau 2 [lire page 38]. Mais le train autonome devrait aller un cran plus loin : dans le cadre du système européen ERTMS de niveau 3, c’est une suppression de toute signalisation qui est visée.

En parallèle, les experts cherchent à lever un autre verrou, qui mobilise aussi les concepteurs de voitures autonomes : celui de l’intelligence artificielle démontrable. Pas question de se contenter d’un système qui fonctionne, après avoir trouvé seul une solution par apprentissage automatique. Il faut aussi savoir pourquoi et comment il marche. « On ne peut pas laisser les algorithmes reposant sur des technologies non démontrables prendre en charge trop de responsabilités, sans avoir vérifié qu’ils sont sans danger », assure Alberto Parrondo. Au vu de la liste de défis à relever, nul doute qu’il faudra compter sur l’œil aguerri des conducteurs de train pendant quelques années encore… ?

Le modèle du peloton routier


« On pourrait imaginer, pour les trains du futur, un déplacement en peloton, avec un système d’asservissement les uns aux autres, pour augmenter les débits. Lorsque j’étais chez Renault Trucks, j’ai développé un démonstrateur de camion autonome associé à un fonctionnement en peloton, le « platooning ». Celui-ci consiste à faire se suivre plusieurs camions, chacun étant lié par un attelage virtuel qui le maintient à distance constante du camion précédent. Ainsi, seul le camion de tête est conduit par un individu. L’intérêt est de réduire les distances entre les véhicules et d’augmenter la capacité de circulation de la route. La validité du concept a été démontrée par de grands constructeurs dans le cadre d’une expérimentation européenne en 2016. »

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