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Mezzo automatizzato TINO per il monitoraggio delle linee ferroviarie dell’AV/AC ai fini della rilevazione di criticità per la security

TINO (Train INspection Of railway) rappresenta il primo prototipo di veicolo ferroviario a guida autonoma progettato dalla funzione Ricerca e Sviluppo di RFI per il monitoraggio delle infrastrutture sulle linee Alta Velocità (AV). Inizialmente noto come Progetto URV (Unmanned Railway Vehicle), TINO è stato concepito come piattaforma di ispezione e monitoraggio avanzato della rete ferroviaria, integra tecnologie di automazione, visione artificiale e sistemi di segnalamento avanzati con l’obiettivo di incrementare sicurezza, efficienza e capacità di manutenzione predittiva.

Il prototipo (Figura 1) ha una lunghezza di circa 9 metri, un peso ridotto rispetto a un normale veicolo ferroviario, ed è in grado di raggiungere una velocità massima di 200 km/h. La progettazione del sistema di trazione è basata su un powertrain ibrido, combina batterie ed un motore endotermico, garantendo un’autonomia operativa di 400 km. Questa configurazione consente di ottimizzare l'efficienza energetica e ridurre le emissioni, rendendo il veicolo adatto a un'ampia gamma di applicazioni ferroviarie. 

TINO si struttura in più elementi progettuali correlati (Figura 2):

  • Sistema SCS (Sistema di Controllo e Sorveglianza), per la rilevazione e il riconoscimento degli ostacoli lungo il percorso dei treni e per il controllo dello stato dell’infrastruttura;
  • Sistema ATO over ETCS (o anche ERTMS/ATO) che si compone, appunto, del sistema ATO per il controllo del veicolo e del sistema ETCS di bordo a cui è demandata la supervisione in sicurezza della marcia;
  • Sistema di trazione ibrido (HE Hybrid Electric) con batterie SSE LiFePo4 (batteria litio-ferro-fosfato con elettrolita allo stato solido);
  • Dinamica di marcia e valutazione del comportamento dinamico del veicolo legate a scelte progettuali innovative nel settore ferroviario.

La struttura del veicolo deriva da un carrello motore impiegato nei treni AV su cui è stata progettata e realizzata una struttura in acciaio con un’unità carenata, che ospita tutti i componenti del sistema di trazione, esclusi i motori, e la strumentazione per il monitoraggio della linea.

L’integrazione del sistema ERTMS/ATO GoA4 col sistema di visione a lunga distanza e perimetrale SCS opportunamente addestrato, consentono a TINO di eseguire ispezioni e riconoscere automaticamente elementi topologici di una linea ferroviaria, rilevare anomalie o presenze non autorizzate sui binari. Il sistema ATO è costituito da due sottosistemi: quello installato a bordo (ATO-OB) e la componente di terra (ATO-TS). Quest’ultima ha il compito di gestire e trasmettere dati essenziali per l’operatività autonoma del veicolo e il sistema di bordo elabora i dati ricevuti da terra e produce comandi di marcia ottimizzati. La supervisione della sicurezza è garantita dall’ETCS, che interviene automaticamente in caso di anomalie o situazioni critiche.

TINO può essere controllato in due modalità:

  • guida remota, dove l’operatore controlla la marcia grazie a un sistema di visione in tempo reale;
  • guida autonoma, in cui l’ATO gestisce interamente la condotta del veicolo supervisionato dal sistema ETCS, ottimizzando la marcia e riducendo i consumi.

Col supporto di diversi partner accademici e industriali, i componenti del prototipo raggiungono il livello di maturità tecnologica (TRL: Technology Readyness Level) equivalente a 5. Successivamente, attraverso il lavoro della funzione Ricerca e Sviluppo e una serie di test di collaudo del prototipo in ambiente controllato, il progetto ha raggiunto il TRL 6 e sta avanzando verso TRL 7 grazie alle prove effettuate nel Circuito Dinamico di Bologna San Donato di RFI (Figura 3).

prototipo TINO

Figura 1 - Il prototipo di veicolo ferroviario a guida autonoma TINO ad EXPO Ferroviaria 2025 (Milano)

Schema sistemi del progetto TINO

Figura 2 - Sistemi del progetto TINO

TINO sul Circuito di Bologna San Donato

Figura 3 - TINO sul Circuito di Bologna San Donato 

Quantum Key Distribution (QKD)

Tecniche di crittografia quantistica a sicurezza intrinseca per le comunicazioni su Infrastruttura RFI
Il notevole incremento della capacità computazionale dei calcolatori moderni renderà, nei prossimi anni, obsolete le attuali tecniche di crittografia dei dati. L’utilizzo della Quantum Key Distribution (QKD), in ambito cybersecurity, garantirà piena sicurezza alle comunicazioni di RFI attraverso i princìpi della meccanica quantistica e alla trasmissione delle informazioni mediante impulsi di luce a singolo fotone. La Quantum Key Distribution, oltre a proteggere le comunicazioni, permette di rilevare un qualunque attacco proveniente da una terza parte che cercasse di penetrare nella trasmissione e acquisire informazioni sensibili.
Il progetto di RFI prevede l’applicazione della tecnologia QKD all’infrastruttura di RFI attraverso il controllo dell’ente di piazzale Cassa di Manovra, sia con canale di trasmissione in Fibra Ottica che in spazio libero mediante trasmissione ottica.  
Il Progetto prevedrà una prima fase di prototipizzazione di sistema e una seconda fase di sperimentazione in campo presso il Circuito Sperimentale di Bologna San Donato.

Box Drone

Il progetto nasce dalla necessità di poter realizzare un sistema di videosorveglianza autonoma basata su tecnologia innovativa trasportata da quadrirotore (Drone) che garantisca la sorveglianza di aree di interesse per RFI. In particolare lo scopo è quello di remotizzare il monitoraggio di aree distanti normalmente non presenziate, mediante lo studio e prototipazione di un’architettura di sorveglianza multisensoriale di tipo mobile, che eviti di dover attrezzare le aree stesse mediante impianti di tipo fisso (telecamere, reti fisse, etc.).

Il suddetto sistema si compone di n.3 moduli separati aventi dimensioni e struttura identica, con il vantaggio di poter essere trasportati e installati in qualsiasi luogo senza l’ausilio di gru o altre attrezzature ingombranti. I 3 moduli, collegati fra sé, permettono di comandare, controllare, ricaricare, raffreddare in maniera del tutto autonoma la maggior parte dei droni esistenti sul mercato senza l’ausilio di personale sul posto. Le immagini realizzate dal drone vengono successivamente scaricate ed elaborate da un computer in loco che permette la visualizzazione anche in remoto. Il progetto si presta a future espansioni con l’integrazione della computer vision per il riconoscimento di oggetti/ostacoli dell’ambiente sorvegliato.