Echtzeit-Plattform für die Bahnsicherheit für Multisensordaten

Projekt in Kürze: Wir haben für einen globalen OEM eine integrierte Datenplattform für die Bahnsicherheit entwickelt, um dichte Multisensor-Datenströme in zuverlässige Echtzeit-Erkenntnisse umzuwandeln. Die Lösung kombiniert ein Edge-KI-Computing-Modul für Analysen mit einer FPGA-basierten Vorverarbeitungsschicht. 

In einem kompakten, energieeffizienten Formfaktor sorgt sie für einen hohen Durchsatz und eine geringe Latenzzeit von mehreren Sensoren. Mit dieser Plattform kann der Kunde schlüsselfertige Pakete anbieten, die Sensoren und Rechenleistung für große Bahnbetreiber kombinieren. 

Ergebnis: stärkere Angebote bei internationalen Ausschreibungen, schnellere Zertifizierung und Einführung sowie ein klarer Weg zu Sicherheitsfunktionen der nächsten Generation. 

Kunde & Herausforderung

Unser Kunde ist ein Unternehmen, das Lösungen für die Sicherheit im Schienenverkehr entwickelt. Er benötigte eine kompakte, energieeffiziente und hochproduktive Onboard-Plattform: Neue Generationen von Radargeräten und anderen Sensoren erzeugen massive Datenströme, die in Echtzeit im Zug empfangen, gefiltert, klassifiziert und zuverlässig aufgezeichnet werden müssen. 

Die bestehende Architektur stieß hinsichtlich Leistung, Größe und Skalierbarkeit an ihre Grenzen, was zukünftige Implementierungen verlangsamen und die Teilnahme an neuen Ausschreibungen erschweren könnte. Gemeinsam mit dem Kunden haben wir die Geschäftsziele und Risiken geklärt und das Zielprofil für die Plattform der nächsten Generation seiner Lösung definiert.

Lösung

Wir haben eine zweischichtige Plattform entwickelt: Ein Teil empfängt und verarbeitet Sensordaten in Echtzeit, der andere führt Analysen durch und verwaltet Datenflüsse unter Embedded Linux. Das Gerät arbeitet autonom im Zug, ohne einen externen Host-PC. 

Innerhalb der Plattform werden die Sensordaten über separate Pfade für Streaming, Betreiberverbindungen und lokale Aufzeichnung weitergeleitet. Dadurch werden interne Engpässe vermieden, die Latenz bleibt vorhersehbar und die Integration mit verschiedenen Backend-Systemen wird vereinfacht. 

Von Anfang an haben wir die Hardware auf sehr hohe Datenraten ausgerichtet, aber die erste Überarbeitung auf die für die aktuellen Anwendungsfälle erforderlichen Schnittstellen und Konfigurationen beschränkt. Dieser Fokus reduzierte die Komplexität des Designs, beschleunigte die Entwicklung und Fertigung und schuf eine solide Grundlage für zukünftige Versionen des Geräts. 

Während des Projekts haben wir mehrere wichtige Risiken identifiziert und diese proaktiv angegangen. Die folgende Infografik fasst die drei wichtigsten zusammen: 

Die Arbeit ist als Gemeinschaftsprojekt strukturiert: Der Kunde hat Zugriff auf unsere Repositorys und Artefakte, und seine Ingenieure nehmen an Schaltungs-/Leistungs-/Mechanikprüfungen sowie Abnahmetests teil. Wir stimmen uns wöchentlich ab und halten wichtige Entscheidungen gemeinsam fest. Diese Vorgehensweise und Transparenz ermöglichen eine umfassende Kontrolle über Termine und Qualität.

Dieses Projekt spiegelt unsere Expertise in der Entwicklung von ECUs und eingebetteten Plattformen wider: Wir entwickeln kompakte, energieeffiziente Bordcomputer, die FPGA-Vorverarbeitung mit Embedded-Linux-Analysen kombinieren, um dichte Radar- und Multisensor-Streams in Echtzeit zu verarbeiten. Wir entwickeln deterministische Datenpfade für Streaming, Operatorzugriff und lokale Aufzeichnung, um einen hohen Durchsatz und vorhersehbare Latenzzeiten in sicherheitskritischen Transportszenarien zu gewährleisten.

Geschäftlicher Nutzen

Das Projekt läuft weiter: Wir haben bestätigt, dass die Plattform die erforderlichen Leistungsanforderungen erfüllt, und bereiten nun den detaillierten Entwurf, die Fertigung und die erste Validierung des Geräts vor. 

Die kompakte Plattform unterstützt hochdichte Sensordaten und liefert zuverlässige Echtzeit-Einblicke in den Zug. Dadurch kann der Kunde schlüsselfertige Sicherheitslösungen anbieten – von Sensoren bis hin zu Bordcomputern – und seine Position bei großen internationalen Ausschreibungen stärken. 

In Zukunft kann die Plattform um neue Analysealgorithmen, Geräte der nächsten Generation und Anpassungen für andere Verkehrsträger erweitert werden. 

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