Cálculo de la geometría de diseño de una vía ferroviaria a partir de medidas de sensores inerciales y GNSS tomadas durante el viaje en trenes de línea

Abstract

La industria está evolucionando cada vez más hacia la digitalización y la industria ferroviaria no es una excepción. Hay un interés creciente en el desarrollo de gemelos digitales, representaciones virtuales del vehículo ferroviario y de la vía en los que, a partir de modelos computacionales y de las medidas de sensores instalados abordo, se puede determinar el estado del sistema en tiempo real, monitoreando la evolución de distintos parámetros y variables para tomar decisiones. En este sentido, el Grupo de Ingeniería Mecánica está trabajando en el desarrollo de gemelos digitales de vehículos ferroviarios desarrollando modelos computacionales para el estudio de su dinámica y de su interacción con la vía. Un elemento indispensable para poder realizar cualquier tipo de simulación dinámica de un vehículo ferroviario es conocer la geometría de la vía sobre la que circula. Esta información puede no ser fácil de recopilar o puede estar desactualizada, por lo que en este trabajo se propone un algoritmo para obtener la geometría de diseño de la vía a partir de las medidas de sensores inerciales y GNSS montados en un vehículo comercial cualquiera. En primer lugar, se justifica la necesidad de resolver este problema describiendo las metodologías más utilizadas actualmente y algunos trabajos previos que se han realizado en torno a la reconstrucción de la trayectoria recorrida por un sistema móvil. En segundo lugar, se describen los parámetros necesarios para definir la geometría de la vía de la misma manera que se realiza en la industria ferroviaria. Se detallan las ecuaciones matemáticas necesarias y el procedimiento a seguir para poder calcular la posición de cualquier punto de la trayectoria que define una vía. En tercer lugar, se desarrolla el algoritmo explicando qué señales se reciben de los sensores, cómo se procesan para obtener una primera aproximación de la geometría, su optimización posterior y la manera de incluir en un solo resultado la información generada de varios ensayos sobre la misma vía. En cuarto lugar, se exponen los resultados obtenidos en un tramo de línea de Cercanías, así como la implementación del algoritmo en Matlab y cómo utilizar el programa. Finalmente, se discuten las conclusiones del trabajo aclarando las limitaciones del algoritmo y las posibles mejoras que se pueden llevar a cabo para superarlas.

The industry is increasingly evolving towards digitalization, and the railway industry is no exception to this change. There is a growing interest in the development of digital twins, virtual representations of the railway vehicle and the track where computational models along with the measurements from onboard sensors can determine the system's state in real-time, monitoring the evolution of various parameters and variables in order to make decisions. In this regard, the Mechanical Engineering Group is working on the development of digital twins of railway vehicles, developing computational models to study their dynamics and interaction with the track. An essential element for performing any type of dynamic simulation of a railway vehicle is knowing the geometry of the track on which it operates. This information may not be easy to gather or may be outdated, so this work proposes an algorithm to obtain the design geometry of the track from the measurements of inertial and GNSS sensors mounted on any commercial vehicle. Firstly, the need to solve this problem is justified by describing the currently most commonly used methodologies and some previous works that have been carried out regarding the reconstruction of the path travelled by a mobile system. Secondly, the necessary parameters to define the track geometry in the same way it is done in the railway industry are described. The necessary mathematical equations and the procedure to follow to calculate the position of any point on the trajectory that defines a track are detailed. Thirdly, the algorithm is developed, explaining which signals are received from the sensors, how they are processed to obtain a first approximation of the geometry, its subsequent optimization and how to include in a single result the information generated from several tests on the same track. Fourthly, the results obtained on a section of a suburban line are presented, as well as the implementation of the algorithm in Matlab and how to use the program. Finally, the conclusions of the work are discussed, clarifying the limitations of the algorithm and the possible improvements that can be made to overcome them.