Soluzioni hardware e software per il dead reckoning di precisione in sottosistemi critici ferroviari SIL4

Il costante aumento del traffico ferroviario, dovuto alla grande richiesta di trasporto persone e merci, introduce il problema dell’aumento di capacità delle attuali infrastrutture. Onde evitare la costruzione di nuovi impianti, cosa che comporterebbe costi e tempi di realizzazione elevati, si vuole accrescere il numero di convogli circolanti sulle attuali diminuendo la distanza tra essi. Questo si traduce nell'incrementare la precisione nella localizzazione di un treno sui binari. A tal proposito l’azienda RFI - Rete Ferroviaria Italiana, in collaborazione con il centro di ricerca ARCES, sta sviluppando un nuovo sistema di localizzazione odometrica. L’innovazione di questo progetto risiede nell'integrazione di sensori inerziali, combinati con gli encoder tachimetrici, utilizzati per i calcoli di odometria. Nella prima parte viene descritto lo sviluppo dell’ Hardware che ha la funzione di rilevare i segnali dai sensori tachimetrici e inerziali. La progettazione è stata effettuata rispettando le normative richieste per garantire il livello di sicurezza SIL4, ossia il più alto, ed aumentare la precisione nella localizzazione del convoglio. E’ stata scelta un’architettura ridondata due su due (2oo2 ), isolando galvanicamente le due parti, e con funzionalità di self testing, in modo da garantire una Probability of Failure per Hour non superiore a 10−9. La seconda parte riguarda l’algoritmo di odometria, ovvero estrapolare un nuovo modello dai dati acquisiti dalla scheda tenendo conto dei fenomeni che inficiano la stima dello spazio percorso. L’obiettivo finale è diminuire l’intervallo di confidenza della stima utilizzando sensori inerziali. L’algoritmo è stato realizzato per dispositivi con architettura mista FPGA e MCU e secondo le norme richieste per garantire il livello di sicurezza necessario. I risultati ottenuti mediante simulazioni mostrano un miglioramento delle prestazioni, portando l’errore commesso dall'algoritmo allo stato dell’arte del 11.26% al 0.10%.