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

L’esigenza viene manifestata da Direzione Protezione Aziendale e nasce dalla necessità di poter monitorare tratti di linea ferroviaria per attività di ispezione/monitoraggio D3 (dull, dirty & dangerous) nel contesto security.
Il progetto punta ad ottenere:

  • Monitoraggio e mappatura dello scenario per consentire l’analisi di eventuali criticità per fini di security;
  • Controllo dello scenario in real-time tramite sistemi di people/object-detection per l’individuazione di criticità di matrice predatoria/vandalica/sabotativa;
  • Ispezioni sicure in aree critiche o nocive in caso di intervento umano, anche sfruttando il mezzo come vettore di trasporto per tool specifici e dedicati (es: rover, bracci meccanici, etc.).

Il veicolo URV deve operare in interruzione, su linee ferroviarie AV attrezzate con i sistemi di protezione della marcia ETCS Level 2 e sono previste due modalità di guida:
Guida Autonoma: la guida del veicolo è affidato al sistema Automatic Train Operation (ATO)
Controllo Remoto: il controllo del veicolo è gestito da un operatore remoto
Il sistema ATO si interfaccia con i sistemi ETCS di bordo (EVC) per governare la marcia del veicolo nei limiti imposti da tale sistema e con un Sistema di Controllo e Sorveglianza (SCS) che attua le funzioni di monitoraggio, controllo e sorveglianza delle linee ferroviarie
Le tecnologie che si prevede di integrare nel sistema di acquisizione sono riassumibili nelle seguenti categorie:

  • Sensori di visione nello spettro visibile (RGB)
  • Sensori di visione nello spettro infrarosso (IR/NIR/IFR)
  • Sensori basati su tecnologia Laser (LiDAR)

 

 

 

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.