V Plzni vrcholí obří projekt a bylo by sexy napsat, že jeho středobodem je autonomní tramvaj. V červenci začala jezdit na testovacím úseku v blízkosti Západočeské univerzity a při prezentaci jsme ji viděli v akci. Když se však ponoříte hlouběji, zjistíte, že jde o fascinující kombinaci technologií, chytré město, aktivní 3D model města (tzv. digitální dvojče), komunikaci v reálném čase přes 5G síť O2 a hlavně unikátní integraci dat z mnoha zdrojů.
Vše s cílem udělat dopravu bezpečnější, efektivnější a nakonec i rychlejší. Navíc vše vzniká v Česku, v českých hlavách a za české peníze.
Kdo se podílí
Projekt nese oficiální název Vytvoření dynamického digitálního modelu ulice pro potřeby autonomního řízení v Plzni (zkráceně DiDYMOS), je vypsaný na období od ledna 2022 do prosince 2024 a účastní se jej Škoda Group (integrace řešení do tramvaje), Intens Corporation (komunikace a zpracování dat) CEDA Maps (vytvoření HD mapy a digitálního dvojčete města), Západočeská univerzita v Plzni a ČVUT v Praze. Projekt je financovaný z programu DOPRAVA 2020+ Technologické agentury ČR ve spolupráci s Ministerstvem dopravy.
Všichni tady na Živě.cz máme alespoň základní představu o tom, jak funguje autonomní auto a že jsou různé stupně autonomie. U tramvají (a dalších prostředků MHD) je to jiné. Zatímco autonomní auto se světem pohybuje samo za sebe a pracuje jen s daty, která si obstará samo pomocí vlastních kamer a lidarů, tramvaj má tu velkou výhodu, že je součástí systému, který jí dodává i informace, ke kterým se auto nedostane.


Schéma architektury chytrého dopravního systému, který se testuje v Plzni, a testovací trať včetně výčtu použitých chytrých prvků.
Může to být „cokoliv“, v Plzni tramvaji (resp. centrálnímu systému) posílají data následující prvky:
- Senzory. Mohou to být teploměry, které upozorní na riziko námrazy, nebo komplexnější senzory sledující počasí.
- Aktivní prvky infrastruktury. Typicky jde o semafor, který nejen že tramvaji sdělí tvůj aktuální stav, ale dokáže jí uvolnit průjezd přesně v momentě, kdy se přiblíží ke křižovatce. To zrychlí průjezd tramvaje městem, pomůže dodržet jízdní řád. Také to může být výhybka, která systému reportuje svůj stav.
- Kamery. Tohle je největší technologická libůstka. Jsou namířené na kritické úseky a video nesleduje strojvedoucí, ale AI algoritmy, které strojvedoucího upozorní jen v případě problému. Systém je schopný nahlásit auty ucpanou křižovatku, abnormální počet lidí na zastávce. Kamera se také může dívat do zatáčky, před kterou dnes musí všechny tramvaje preventivně zpomalit, aby stihly zastavit, kdyby na trati byla překážka. Chytrá tramvaj dostane stavovou informaci, že je průjezd volný, takže může projet s vyšší rychlostí a zkrátí se tak přepravní doba.

Takhle vidí křižovatky systém. AI algoritmy v reálném čase identifikují auta, chodce a další prvky, které mohou vstupovat do rozhodovacího procesu a autonomním řízení.
- Další vozidla. V Plzni o sobě vědí chytré tramvaje zapojené do projektu DiDYMOS a vozidla integrovaného záchranného systému.

Právě to byla jedna z ukázek, kterou jsme viděli. Do křížení s tramvajovou tratí se vysokou rychlostí blíží hasičské auto, systém identifikuje riziko kolize a upozorní strojvedoucího, aby zpomalil. Pokud nereaguje, tramvaj přibrzdí sama.
Data sbírá také tramvaj
První příklad je docela jednoduchý. Řidič zapne stěrače, informace se přenese do systému a přes něj do dalších vozů. Právě začátek deště je pro kolejová vozidla krizový – když se nepatrná vrstva prachu na kolejích smíchá s malým množstvím vody, vytvoří kluznou směs a výrazně prodlouží brzdnou dráhu. Když pak prší více a koleje se opláchnou, brzdná dráha se opět zkracuje.
Druhý příklad je komplexnější. Tramvaj kontinuálně sbírá stavová data, přičemž zejména v přídi integrovaný lidar a kamery sbírají data ve velkém objemu. I tady platí, že není umění nasbírat velké množství dat, ale sbírat taková data, která mají smysl. Například teď v testovacím provozu tramvaj na jediném kilometru vytvoří asi 3 GB, později v běžném provozu to bude méně.
Hrubých dat je řádově více, objem 3 GB na kilometr je výsledkem zpracování, které probíhá přímo ve voze. Plzeňská Škoda Group k tomu používá vlastní platformu Hypex, což je modulární počítač, který v různých vozech plní různé úkoly podle požadavků provozovatele. V případě autonomní tramvaje je ve hře také umělá inteligence, která ve velkém množství dat efektivně identifikuje potenciální riziko, nebo třeba rozdíl mezi 3D modelem města a aktuální situací na trati (což může značit překážku na trati).


Tohle je ukázka počítače Hypex v úplně jiné tramvaji značky Škoda – dvě jednotky na levé fotce jsou umístěné ve voze, napravo je jednotka z kabiny. Každá má své specifické úkoly, ale všechny musí vydržet aspoň 30 let.
Zajímavá je i prioritizace dat. Díky 5G síti je možné předávat stavové informace v reálném čase. Zároveň tramvaj musí být schopná provozu i bez internetu (třeba při výpadku sítě). Nebude mít přidané informace ze systému, v některých místech bude muset jet pomaleji, ale stále musí být schopná jízdy. Velké objemy dat (a za den to mohou být stovky GB) se mohou předávat až večer v depu.

Také O2 v Plzni ukázalo zajímavou techniku. Mobilní vysílač integrovaný do jediné dodávky. Přijede na potřebné místo, vysune antény do výšky až 12 metrů a během 45 minut se může plnohodnotně zapojit do sítě. Energii dodává palubní dieselový generátor.
Jak je to s tou autonomií
Podobně jako u aut, také autonomie tramvají má různé stupně (GoA, Grade of Automation):
- GoA1: Současné neautomatizované tramvaje. Mohou mít integrované různé systémy, ale ty pouze informují strojvedoucího, řízení je plně na něm.
- GoA2: Systémy už zasahují do řízení, zrychlení a brždění je automatizované, strojvedoucí sleduje provoz před sebou a musí být připravený reagovat na provozní situace.
- GoA3: Provoz vlaku bez strojvedoucího, ve vlaku je přítomný personál.
- GoA4: Plně automatizovaný vlak bez personálu.

Tohle je jen grafika pro představu, vizuální stránka se u jednotlivých stupňů autonomie nemusí zásadně lišit.
Takže čím se řídí plzeňská tramvaj Škoda 40T ve stupni autonomie GoA2? Základem je už zmíněná HD mapa města, resp. jízdního koridoru a jeho relevantního okolí. Taková mapa má rozlišení a přesnost v řádu centimetrů. Trať má přesně zanesené parametry jako je stoupání, rádius zatáček a jejich sklon, viditelnost adal. Na základě těchto dat je vypočítán optimální rychlostní profil, kterého se tramvaj drží.


Co má tramvaj z projektu DiDYMOS navíc oproti sériové 40T? Je toho více, ale zvenku uvidíte oko lidaru a kamer.
Do tohoto profilu může zasahovat strojvedoucí, informace ze systému, ale třeba také antikolizní systém. Ten sbírá data pomocí lidaru v přídi tramvaje a přímo na palubě je zpracovává v počítači Hypex (viz výše), aby v reálném čase identifikoval překážky na trati a tramvaj včas zastavil.


Auto v jízdním koridoru a tramvaj sama zastavuje.
I k tomu jsme viděli demo, tramvaj opravdu zastavila a ukázka vypadala tak banálně, že si řeknete, že to přece bez problému zvládne i živý strojvedoucí. Ale v praxi je to jiné, dramatičtější a dokazuje to statistika. Například pražská MHD vykazuje průměrně kolem devíti kolizí denně, v Plzni je to asi sto nehod za rok se škodou kolem pěti miliónů, a tak pokud se najde systém, který toto číslo sníží, ušetří čas, problémy i peníze.
HD mapa města
Už jsem zmínil HD mapu a digitální dvojče města. V projektu DiDYMOS se o mapování postarala společnost CEDA a na prezentaci jsme mohli vidět její snímkovací vůz. Na první pohled vypadá podobně jako všechna ta mapovací auta, která sbírají data pro Google StreetView a Seznam Panoramu, ale tady jsou požadavky, a tedy zaznamenávaná data jiná.


Uvnitř bílého modulu je pokročilá soustava gyroskopů a akcelerometrů, které pomáhají přesně ukotvit lidarová data v prostoru, v mapě.

Prioritu má dvojice lidarů, která tvoří přesný 3D model trati a jejího okolí.

Obrazová data přidá panoramatická kamera na vyvýšené konstrukci. Tři HD kamery (ty s červenými prstenci) slouží pro snímání detailů, značek a nápisů.


Dva „talířky“ na konci konzole a na vrcholu hlavního modulu jsou antény pro GPS. Dvě jsou kvůli tomu, aby byla i při zastavení jasná orientace, nasměrování auta. Ke kolu je připojený odometr, který dále zpřesňuje polohu určenou pomocí GPS.
Kdy do praxe
V Plzni nepadlo žádné bombastické oznámení, že v tom a tom roce celé město přechází na autonomní tramvaje. Ten proces bude dlouhý a postupný – systém za systémem, úsek za úsekem, trať za tratí.
Navíc nemusí jít jen o Plzeň, technologie budou dostupné i dalším městům, a jen o tramvaje – systém poslouží i ve vlacích, trolejbusech atd. A třeba zmíněný antikolizní systém už Škoda Group integruje do svých tramvají, momentálně jezdí a sbírá další cenná data ve finském Tampere.