Изкуствен дъжд се изля в подобно на тунел изпитателно съоръжение в Пекин, където изследователите пресъздадоха трудни пътни условия за тестове за интелигентно шофиране. В Тиендзин вятърът, вълните, теченията и приливите в залива Бохай се появиха в реално време на голям цифров екран, помагайки на учените да изчислят по-безопасни маршрути за гигантски кораби, влизащи в пристанището. В Далиан, провинция Ляонин, Североизточен Китай, данните от китайския Xin Hong Zhuan, първият в света интелигентен кораб, предназначен както за научни изследвания, така и за морска учебна практика, се върнаха обратно към базиран на брега контролен център, където операторите можеха да наблюдават – и, ако е необходимо, да подпомагат дистанционно – навигацията на кораба.
От магистрали и пристанища до водни пътища и дълбоководно оборудване, изследователите работят за решаване на нов набор от предизвикателства: как да управляват по-добре широкомащабни потоци от трафик, как да идентифицират рисковете по-рано, как да поддържат по-безопасна навигация в сложни води и как да направят критичното оборудване по-надеждно и самостоятелно.
Пътища, които могат да „четат“ трафика
В Държавната ключова лаборатория за интелигентни транспортни системи в района Тонгжу в Пекин изследователите проучват как пътищата могат да станат активни участници в транспортната безопасност и ефективност, вместо да останат пасивна инфраструктура.
Дълго време пътната безопасност до голяма степен зависи от това, че шофьорите сами наблюдават условията на движение. Но с интелигентни сензори, комуникационни устройства и облачни платформи, пътищата вече не са само физически повърхности, превозващи превозни средства. Те стават част от система, която може да усеща рискове, да изпраща предупреждения и да поддържа управлението на трафика.
„Сътрудничеството между превозни средства и пътища не е просто свързване на превозни средства и пътища“, каза Уанг Лин, заместник-директор на лабораторията и директор на изследователския център за интелигентен транспорт към Изследователския институт по магистрали към Министерството на транспорта. „Става въпрос за промяна на начина, по който хората пътуват.
Уанг каза, че целта е „превозните средства да разбират пътищата, а пътищата да напомнят на превозните средства“.
„В миналото пътищата бяха „четени“ главно от хората“, каза Уанг. „Сега използваме машини и автоматизирани системи за четене на пътища, така че превозните средства, пътищата и облачните платформи да могат да работят заедно.“
Той каза, че координацията превозно средство-път може значително да подобри ефективността на трафика и да намали рисковете, причинени от човешка грешка.
„Човешките фактори участват в около 95 процента от пътнотранспортните произшествия“, каза Уанг. „Чрез автоматизирано шофиране и координация превозно средство-път се надяваме да намалим подобни рискове. Например, при групиране на превозни средства, разстоянието между превозните средства може да бъде намалено от сегашното ниво от около 200 метра до 20 метра или дори 10 метра, което може значително да увеличи капацитета на една лента.“
Този подход отразява голяма промяна в развитието на магистралата. Китай е изградил една от най-големите пътни мрежи в света, но с разширяването на мрежата фокусът все повече се измества от изграждането на пътища към по-добрата им експлоатация.
Вътре в лабораторията изследователите се опитват да направят интелигентни транспортни системи достатъчно надеждни за използване в реалния свят.
В 250-метров лабораторен тунел може да се накара да вали дъжд с натискане на бутон, докато мъглата, ниската видимост и покрити с вода пътни настилки могат да бъдат многократно пресъздадени. Ли Джънхуа, старши инженер в лабораторията, каза, че съоръжението позволява на изследователите да пренасят опасни метеорологични условия на закрито, вместо да чакат те да се появят на истински пътища.
„Екстремното време на реални пътища е трудно да се предвиди и още по-трудно да се тества безопасно“, каза Ли. „Тук можем да възпроизвеждаме един и същ сценарий отново и отново, да сравняваме данните и да подобряваме системата стъпка по стъпка.“
Симулатор за шофиране с осем степени на свобода осигурява друга тестова среда. С 360-градусова панорамна прожекционна система, съраунд звук и платформа за движение, той може да пресъздава различни видове превозни средства, пътища и метеорологични условия, включително дъжд, сняг, мъгла, вятър и гръмотевици. Такива системи позволяват на изследователите да тестват поведението при шофиране и интелигентните транспортни технологии, без да излагат превозни средства или хора на реална опасност.
Лабораторията разполага и с автоматизиран тестов път за шофиране, обхващащ сценарии за скоростни пътища, градски пътища, национални и провинциални магистрали и селски пътища. Той включва кръстовища, рампи, станции за таксуване, автобусни спирки и симулиран тунел, подкрепящ изследване, оценка и демонстрация на технологии за автоматизирано шофиране.
Правене на водните пътища по-предвидими
В Тиендзин изследователите прилагат подобна логика към водния транспорт: правят рисковете видими, преди да се превърнат в инциденти.
В голяма база за хидравлични тестове в Тиендзин, масивна вълна се простира на повече от 450 метра. Той може да генерира вълни с височина до 3,5 метра и да пресъздава екстремни морски условия за широкомащабни и дори пълномащабни тестове на модели.
Тук изследователите внасят вълни в лабораторията.
Съоръжението принадлежи на Tianjin Research Institute for Water Transport Engineering към Министерството на транспорта. Използва се за изследване на предотвратяването на крайбрежни инженерни бедствия, транспорт на седименти, взаимодействие вълна-структура и динамичната реакция на големи плаващи структури.
„Това е широкомащабен вълнов канал с водеща цялостна производителност“, каза Чен Ханбао, главен учен в института.
Чен предполага, че много крайбрежни инженерни проекти преминават през стандартни тестове и проучвания за осъществимост, но все още могат да възникнат неочаквани проблеми, след като бъдат пуснати в експлоатация. Това може да се обясни отчасти с ефекта на мащаба: малките модели са склонни да запазят очертанията на структурата за сметка на важни детайли.
„Мащабните тестове, от друга страна, позволяват на изследователите да разберат по-добре как се държат пристанищата, вълноломите и офшорните структури при условия на реални вълни“, добави той.
Същото съоръжение подпомогна и разработването на интелигентни роботи за драгиране. В миналото драгирането често е означавало отстраняване на утайки, след като вече са се натрупали. С по-добро разбиране на приливите, теченията и транспорта на седименти процесът може да стане по-превантивен и прецизен.
Това отразява по-широка промяна във водния транспорт: технологията прави една сложна и непредвидима среда по-измерима, изчислима и управляема.
В лабораторията на института за изследване на безопасността и аварийните технологии при съхранението и транспортирането на опасни товари изследователите преместват още една бариера за безопасност.
Китай транспортира повече от 1,4 милиарда метрични тона опасни товари по вода всяка година, което представлява около 40 процента от общия обем на превоз на опасни товари в страната. Въпреки че са от съществено значение за промишленото производство и икономическите дейности, тези стоки носят и рискове, особено когато товарите са фалшиво докладвани, укрити или транспортирани при неподходящи условия.
Според Лу Линлин, асоцииран изследовател в екипа по безопасност на института, лабораторията е изградила система за техническа поддръжка на пълен процес, обхващаща свойствата на материалите, условията на транспортиране, предупреждението за риск и реагирането при извънредни ситуации.
Изследователите могат да симулират температури, вариращи от минус 40 C до 80 C, за да тестват здравината и ефективността на запечатване на опаковките за опасни товари. Ръчно устройство за идентификация може да определи самоличността на течност за секунди, като помага на инспекторите да открият рисковете по-рано.
Такива технологии насочват управлението на водните пътища от преценка, базирана на опит, към координация, управлявана от данни.
От управление на брега до дълбоки води
В Далианския морски университет фокусът се простира от пристанища и водни пътища до интелигентно корабоплаване и дълбоководно оборудване. В базирания на брега цифров оперативен и контролен център за интелигентни кораби, състоянието на навигацията, данните за двигателя, индикаторите за енергийна ефективност и околните морски условия от Xin Hong Zhuan се предават обратно на брега в реално време.
Центърът служи като „брегов кокпит“ за интелигентни плавателни съдове. В открити води корабите могат да разчитат повече на автономни системи; в тесни водни пътища, при лошо време или при спешни случаи, базираните на брега оператори могат да осигурят дистанционна поддръжка или да поемат контрола.
Ин Йонг, професор в Навигационния колеж на Морския университет в Далиан, каза, че системата може да дава на капитаните съвети в реално време относно скоростта и курса, като същевременно поддържа автономна навигация в открито море.
„Това не е просто система на брега“, каза Ин. „Лабораторията има един комплект и корабът също има един комплект. Двете страни могат да работят заедно. Системата може да съветва капитана каква скорост да вземе, какъв курс да следва и когато корабът достигне открития океан, поддържа автономна навигация.“
Ин каза, че интелигентното корабоплаване не е просто инсталиране на сензори на плавателни съдове или премахване на екипажи за една нощ. Вместо това става въпрос за изграждане на координация между кораби, базирани на брега платформи, AI системи и човешки оператори.
В по-дълбоките води китайските изследователи също напредват вътрешно разработеното дълбоководно оборудване. Система за лебедка за цялата океанска дълбочина, разработена от екип, ръководен от Ли Уенхуа, професор в Далианския морски университет, е описана от изследователите като „спасителна линия“, свързваща научноизследователски кораби с дълбоководно оборудване.
„Спускането на оборудване в дълбокото море е като пускане на хвърчило на дълбочина от 10 000 метра“, каза Ли. Кабелът трябва да е лек, здрав, стабилен и подреден, като същевременно предава мощност, контролни сигнали и изображения и безопасно извлича проби.
Технологиите, наблюдавани в тези лаборатории, не се ограничават до научни статии или демонстрационни екрани. Много от тях вече са приложени в магистрали, пристанища, водни пътища, корабни операции и дълбоководни проучвания, предлагайки практически решения на реални проблеми, пред които е изправена транспортната система на Китай.
Тъй като изкуственият интелект, интелигентните сензори, дигиталните платформи и усъвършенстваното оборудване се преместват в реални транспортни сценарии, развитието на транспорта в Китай навлиза в нов етап — фокусиран не само върху разширяването на инфраструктурните мрежи, но и върху подобряването на интелигентността, безопасността и устойчивостта на цялата система.
Нашия източник е Българо-Китайска Търговско-промишлена палaта
