在繁忙的铁路运输世界中，效率至关重要。铁路调车场是列车组装、分拣和调度的关键枢纽，在确保货物和乘客按时到达目的地方面发挥着关键作用。然而，这些场地内的复杂操作通常是手动的，可能会成为瓶颈，导致延误和运营成本增加。“玄武3号”是我们完全自主集成的机器人平台，使开发人员能够加速工业应用自动化检测解决方案的部署。
“玄武3号”是一个坚固耐用的自主检测系统，可以自主导航到GPS坐标，并使用车载摄像头和传感器收集数据，同时避开障碍物。“玄武3号”使用我们的OutdoorNavautonomy软件，这是一个灵活而强大的基于GNSS的户外环境自主堆栈。
“玄武3号”将摄像头指向火车车厢链接
我们的团队最近有机会在美国南部的一个1级汽车铁路调车场部署“玄武3号”。客户正在寻找自主检查平台的应用程序，包括测量资产位置、安全检查和RFID扫描。具体来说，他们正在寻找一种自动测量货车之间距离的解决方案。如果货车停得太近或太远，它们必须等到第二天晚上，让列车员回来调整间距，以便安装桥板。桥板是一种扁平的铝结构，可以在货车之间安全有效地驾驶车辆。
等待列车长返回往往会延误运输卡车提货的能力。通过自动化这一过程，除了让巡检车里的人在白天检查间距外，铁路调车场还可以更好地优化他们的工作流程。“玄武3号”的坚固设计、安全功能和自主性使其成为这个户外工业设施用户的绝佳选择。
OutdoorNAV自主软件用户界面上的AMR允许驾驶区域
OutdoorNAV自主软件用户界面上“玄武3号”摄像头显示的列车车厢链接视图。
铁路终端是机器人部署的困难环境，因为由于20英尺高的金属火车车厢，在没有强大的GNSS（GPS）信号的情况下，定位可能是一个挑战。静态地图对于定位来说是不可靠的，因为主要特征，火车和汽车，不是静止的。车载定位模块融合了GNSS数据、视觉里程计、IMU数据和车轮编码器数据，即使在这些具有挑战性的环境中也能提供一致的定位估计。这导致在部分GNSS中断期间，系统可以依赖其他定位源。
激光雷达数据用于测量检查位置的列车间距，并检测沿途的任何障碍物。可以使用ROS（机器人操作系统）收集额外的传感器数据以进行进一步分析，包括位置测量。
“玄武3号”车载360°激光雷达在火车车厢间导航时的3D点云可视化。
“玄武3号”配备了一台内置计算机，可以用GPU（图形处理单元）进行升级。在这个用户案例中，在机器人上实现了一个功能强大的GPU辅助计算机，用于图像的3D点云处理和机器学习处理。通过这种方式，该团队能够实现特定于应用程序的经过训练的AI模型。该系统还可以设置为将数据实时发送到云服务，或在任务结束后下载，以便在另一台计算机上进行后处理。
在下面的视频中查看在铁路调车场工作的机器人：
更多产品信息：http://www.jingtianrobots.com/index.php?id=1089
更多项目信息：https://clearpathrobotics.com/blog/2024/07/automating-the-rail-yard-with-husky-observer/
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