Inograms
Le projet vise à contribuer, via l’exploration de nouvelles briques technologiques, à l’évolution des solutions systèmes reposant sur le standard ERTMS (European Rail Traffic Management System). Il a pour objectif de développer et de tester la pertinence et la viabilité de technologies visant à proposer de nouvelles fonctionnalités, à optimiser le niveau de sécurité et de performance et à permettre une réduction significative des coûts et de la consommation d’énergie.
Le projet aboutira à une série de résultats distincts convergeant vers les objectifs susmentionnés, dans les domaines suivants :
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systèmes d’enclenchement : processus d’automatisation des activités de conception et de vérification des systèmes d’enclenchement en vue de réduire les coûts de déploiement et d’offrir un outil d’optimisation de la fluidité du trafic par une aide à la décision en temps réel, en cas de perturbation ;
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atelier d’ingénierie système : nouveaux outils intégrés de développement système basés sur l’utilisation des nouvelles technologies de conception ;
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energy harvesting : système autonome de récupération et d'accumulation d'énergie alternative, en vue de réduire la consommation des appareils de signalisation et de contrôle-commande placés le long des voies et de réduire les volumes de câbles tout en assurant une disponibilité optimale ;
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big data : plateforme permettant l’automation des activités d'analyse de gros volumes de données événementielles en vue d’optimiser les activités de maintenance préventive des équipements ;
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passive multipoint track monitoring : mise en place d'un système passif de surveillance des trains sur les voies reposant sur l’utilisation de technologies optiques ;
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absolute positioning : mise en place d’un système de balises virtuelles de localisation en vue d’améliorer la capacité de ligne et les coûts de déploiement ;
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ATO-Automatic Train Opération : démonstrateur de pilotage incluant de nouveaux concepts, de nouvelles contraintes ferroviaires (système de protection automatique du train, interopérabilité sol/bord, etc.) et de nouvelles approches algorithmiques (data learning), en vue d’augmenter la fluidité du trafic tout en réduisant l'énergie de traction.