Le premier train d'essai a donné le coup d’envoi de la campagne de collecte de données en Suisse en novembre 2020 

Les trains d'essai sont essentiels à la réussite du projet CLUG. Ils font partie du work package 4, «Testing and Evaluating», dans lequel des données brutes sont collectées sur différents trains puis utilisées dans des simulations hors ligne du système de positionnement CLUG. Le premier train d'essai, un train régional Domino des Chemins de fer fédéraux suisse, a donné le coup d’envoi de la campagne de collecte de données en novembre 2020. Ce train d'essai contient une version mise à jour de l'installation d'essai de Siemens, déjà utilisée dans le projet STARS, selon la politique de l'Agence GNSS européenne (GSA) de réutiliser les résultats de projets antérieurs. Il est prévu que d’autres trains en France et en Allemagne soient également utilisés pour collecter des données brutes.

©SBB CFF FFS

En Suisse, la plupart des mesures seront effectuées lorsque le train est en opération commerciale, tandis qu'en France et en Allemagne, seuls des essais dédiés seront effectués. Des tests dédiés doivent être planifiés pour couvrir tous les environnements et utiliser différents capteurs. Une vigilance sera établie pour s'assurer que les mesures sont effectuées dans autant d'environnements et de scénarios opérationnels que possible. Tous les trains d'essai fourniront des données de la même qualité et du même format, afin d'obtenir des résultats comparables à partir des différents environnements dans lesquels ils opèrent.  

Siemens fournit également la plateforme de test, dans laquelle les données brutes collectées sur le train de test sont combinées avec des algorithmes classiques de fusion de capteurs fournis par le work package 3, simulant un système de positionnement. Une deuxième plateforme de test est fournie par Naventik, dans laquelle les données brutes sont combinées à l'aide d'algorithmes de fusion basés sur des données IQ. 

 
Chaque train de test contient un ensemble de capteurs dont les données sont utilisées par les algorithmes de fusion:  

• GNSS, IMU, odométrie de divers capteurs et une carte de suivi dans le système de test LED Siemens et 

•  IQ, IMU, odométrie de divers capteurs et éventuellement la carte de trajectoire dans le système de test LED Naventik.  

Les résultats seront analysés par rapport à la position réelle du train, ainsi qu'aux données des capteurs individuels avec un outil d'évaluation développé par Siemens. 

En regardant de plus près le process du train de test, on note 5 étapes différentes: 

1- TRAIN DE TEST: Afin de collecter des données brutes, les trains de test doivent être équipés de différents capteurs et antennes, ainsi que d'un système d'enregistrement pour collecter les données de manière synchronisée. Sur le train d'essai suisse, l'installation déjà présente du projet STARS a dû être étendue avec une deuxième antenne multibande GNSS, un capteur d'odométrie CORRail et un tachymètre haute résolution. Les capteurs d'odométrie ont également été améliorés. 

2- COLLECTE DE DONNÉES: La collecte de données a commencé en Suisse en novembre 2020 pour couvrir différentes saisons et conditions météorologiques. La collecte de données nécessite non seulement la présence des systèmes de test sur les trains, mais aussi un local de stockage pour les données brutes collectées, une connexion Internet haut débit pour transférer d'énormes volumes de données, un stockage cloud pour échanger les données entre les différents partenaires. Les données seront collectées principalement lors des opérations commerciales du train. Des tests dédiés seront également programmés pour garantir que les données sont collectées dans toutes les conditions environnementales et opérationnelles. Il en résultera un ensemble de données de référence qui constituera la base des activités de test et d'évaluation ultérieures. 

3- PLATEFORME DE TEST: Les plateformes de test de Siemens et Naventik sont basées sur des calculateurs haute performance, dans lesquels les données brutes collectées par les différents trains de test lors d'un grand nombre de voyages de test sont combinées par différents algorithmes de fusion. Ce processus génère la vitesse du train, la position du train et d'autres données pertinentes pour diverses applications, telle que l'accélération, comme le ferait une mise en œuvre future d'un système utilisant ces capteurs et algorithmes à bord du train. Grâce à cette approche de séparation de la collecte et du traitement des données, les mêmes données d'entrée peuvent être traitées avec différentes versions d'algorithmes de fusion. Cela permettra une évaluation directe des améliorations de performance des variations d'algorithmes de fusion, même sur les mêmes trajets.  

4- VÉRITÉ TERRAIN: La vérité terrain, la vraie position du train à tout moment au cours de chaque voyage d'essai en référence à l'heure, est également générée hors ligne. Ces données sont utilisées comme référence pour l'analyse des performances des données générées dans le système de test. La façon dont la vérité terrain est générée est différente pour chacun des sites de test et donc respectivement, des trains de test. Dans le cas suisse, cela se fait sur la base d'une carte de route, de références de localisation absolues (Eurobalises) et de données odométriques. Le format des résultats de la vérité terrain consiste en une chaîne de positions 3D et d'informations temporelles.  

5- OUTIL D'ÉVALUATION: L'outil d'évaluation, qui sera utilisé pour analyser les données de la plateforme de test ainsi que les données brutes par rapport à la vérité terrain, est basé sur un ensemble d'outils développé par Siemens. L'outil produira un ensemble fixe de résultats, qui pourront ensuite être évalués et comparés pour différentes versions d'algorithmes de fusion. L'outil est cependant hautement configurable, de sorte que l'analyse exacte effectuée et le format des résultats peuvent être mis à jour au cours du projet.