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Train de fret autonome : détection d’obstacles, check

Le prototype de Train de Fret Autonome vient d’ajouter une corde à son arc : la détection d’obstacles. Ainsi, le projet «Détection d’Obstacles et lecture de la Signalisation latérale» achève une phase cruciale de son développement, après trois années de travail. Les explications avec la cheffe de projet, Claire Corral-Colliere.

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Un train de fret freine devant une maquette de vache. La scène peut sembler incongrue. Elle représente néanmoins une grande avancée technologique. Car si un conducteur est bien présent au pupitre de la locomotive, il n’est pour rien dans l’opération de freinage. Le train, équipé d’un système de détection d’obstacles et de la signalisation latérale (DOS), a freiné tout seul de manière automatique.

Cet essai réussi est l’aboutissement de plus de trois années de travail pour le consortium DOS qui regroupe Alstom, SystemX, Systra et SNCF. «On est vraiment satisfait», déclare Claire Corral-Colliere, cheffe du projet DOS côté SNCF. En effet, la chaîne d’opérations s’est parfaitement déroulée : détection de l’obstacle par les capteurs et les algorithmes mis en place sur la locomotive, transmission de l’information au système et freinage du train. Le tout en moins de deux secondes. «C’est une brique technologique primordiale, explique Claire Corral-Colliere. La détection des obstacles représente les yeux du train autonome.»

Train Autonome : l’aventure de la détection d’obstacles

20 000 km parcourus en cinq ans

Depuis 2017, ce sont plus de 20 000 km d’essai qui ont été parcourus par les prototypes du programme Train autonome, permettant ainsi à SNCF et ses partenaires de progresser dans la maîtrise de différentes «briques technologiques» : téléconduite ou conduite à distance, lecture de la signalisation et détection d’obstacles.
Réalisés entre Longwy et Longuyon (en Meurthe-et-Moselle), les derniers essais de détection d’obstacles ont associé étroitement les conducteurs d’essais et l’Agence d’essais ferroviaires dans son ensemble. «Les conducteurs étaient très curieux de ce projet, ils ont proposé de nombreuses choses. Ils font partie de l’aventure !» précise Claire Corral-Colliere. L’objectif des essais était de valider le fonctionnement de la chaîne complète de perception en temps réel.

«Il fallait toujours chercher un plan B»

«Ce projet, c’était l’adaptation permanente, résume la cheffe de projet. Notre objectif était clair, mais dans la manière d’y parvenir, nous avons dû modifier nos méthodes de travail au fur et à mesure pour nous harmoniser avec nos partenaires : entre les industriels, comme Alstom et SNCF, et les chercheurs de l’institut de recherche technologique SystemX, les manières de faire sont différentes. Les chercheurs sont plus dans une posture d’exploration, toujours en quête de davantage de données pour travailler sur les algorithmes. C’était très enrichissant de confronter nos points de vue.» Idem pour les résultats d’essais : «Nous étions en permanence dans la recherche d’amélioration des systèmes mis en place. Il fallait toujours chercher un plan B !» se souvient-elle. L’équipe, dont la moyenne d’âge était d'environ 30 ans, était pleinement motivée et investie dans chaque phase du projet. C’était très excitant de d’expérimenter un système que l’on vient d’inventer.» Ainsi, le train a pu détecter la maquette de vache, mais il a aussi capté la maquette du mouton, la maquette d’un humain et une réplique de rocher.

«Ce défi technologique a été relevé. Cela permet à la SNCF de maîtriser l’une des technologies des trains du futurs. Dans le cadre du projet train autonome, la SNCF travaille sur un panel de solutions destinées à faire circuler plus de trains. Cela va de l’assistance à la conduite à l’autonomie complète. Le but étant de trouver la meilleure réponse selon les besoins», conclut Claire Corral-Colliere.

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