全自動地鐵車輛自感知防護系統配置探討

溫朋哲， 董劍鋒， 王九州， 徐道亮

（1.天津市政工程設計研究總院有限公司全自動運行技術研究中心，天津 300392；2.北京市軌道交通設計研究院有限公司，北京 100068）

《中國城市軌道交通智慧城軌發展綱要》于2020年3 月12 日正式發布實施，明確了智慧城軌建設目標，指明了智慧城軌的建設路徑和方向，要求2025 年全自動運行系統應用范圍進一步擴大，實現城軌A 型車、B 型車、D 型車智能化、簡統化。全自動運行系統（FAO）是基于現代計算機、通信、控制和系統集成等技術實現列車運行全過程自動化的新一代城市軌道交通系統[1]。全自動運營場景是指在一定時間、空間內全自動運行系統中各專業系統的交互行為，是對用戶需求的直觀體現，是各專業確定系統配置的直接依據[2]。不同全自動運行線路的實際需求存在差異，制定的場景文件包含的場景數量以及同樣場景下各子系統的功能分配不盡相同。本文從全自動運行線路運營場景入手，對車輛系統新增功能進行歸納總結并重點研究全自動車輛自感知防護系統，為實現全自動運行地鐵車輛標準化配置提供參考。

1 全自動運行車輛新增功能

通過對天津、北京和上海的全自動運營場景進行對比分析[1～3]，歸納出全自動運行車輛新增的18 個共性功能：喚醒、休眠、全自動運行模式選擇及司機室激活、車門自動控制、跳躍功能、空調遠程控制、照明遠程控制、電笛控制、自動復位及遠程復位、遠程隔離控制、遠程緊急制動控制、自動降級功能、受電弓遠程控制、緊急對講、障礙物檢測、輔助防撞、脫軌檢測及走行部在線監測。

2 全自動運行車輛自感知防護系統配置

全自動運行地鐵車輛與傳統車輛的差異重點體現在由司機完成的相關工作均由設備替代完成，由司機感知逐漸向車輛自感知轉化。為保證運營安全，全自動運行車輛需建立完善的自感知防護系統，自主識別線路中車輛、信號燈、障礙物等，在車輛通信故障時自感知防護系統可提高降級模式下列車的運行效率。目前車輛自感知防護系統主要包括接觸式障礙物檢測、主動障礙物檢測、輔助防撞及脫軌檢測。

2.1 接觸式障礙物檢測系統

目前接觸式障礙物檢測系統技術已比較成熟，由機械系統和電氣系統兩部分組成，見圖1。

圖1 接觸式障礙物檢測系統構成

機械系統由檢測橫梁、可調節高度的齒狀金屬板、板彈簧及固定裝置組成[4]，安裝于頭（尾）車第一個轉向架前端；電氣系統為安裝于列車電氣柜中的車載主機。系統間采用電纜連接，將機械系統內的傳感器數據傳遞給電氣系統。

接觸式障礙物檢測系統技術原理見圖2。

圖2 接觸式障礙物檢測技術原理

當碰撞能量較低，彈簧產生的位移較小時（未超出設定值），接觸橫梁將障礙物清掃出軌道，列車繼續前進。

2.2 主動障礙物檢測

行車路線中的侵限障礙物會對列車形成碰撞威脅。配置主動障礙物檢測系統對遠距離線路障礙進行檢測，提前預警制動，是列車自感知防護的迫切需求。

障礙物識別主要依賴圖像識別技術和雷達探測技術[5～6]。為適應復雜多變的應用場景，克服單一技術手段的缺陷，目前列車主動障礙物檢測主要采取AI 視覺傳感器技術與激光雷達技術相結合的方式。常規系統配置包括車載控制主機、視覺傳感器（長焦攝像機+近焦攝像機）、激光雷達、顯示器，見圖3。

圖3 主動障礙物檢測系統構架

車載控制主機包括電源模塊、交換機模塊、視覺圖像處理模塊、激光雷達處理模塊及通信模塊，是實現視頻圖像處理、激光雷達信息處理、定位、測距、測速以及通信的核心。

AI 視覺技術主要用于探測中遠距離（400 m 左右范圍）障礙物，其本質屬于機器視覺的應用。機器視覺領域的核心問題之一是檢測出圖像或視頻中感興趣的物體并檢測出物體的位置和大小。AI 視覺檢測主要依靠卷積神經網絡算法，由于軌行區范圍內物體數據較多且存在動態物體（如人、掉落管線）等，卷積神經網絡具有較好的適用性，可以對定義的目標進行檢測和識別。鋼軌作為特殊的物體，可通過AI語義分割神經進行自動分割。

激光雷達主要用于探測近距離（200 m 左右范圍）障礙物。采用多線激光雷達掃描，基于高精度激光回波信號測量技術采集列車前方畫面點云數據，結合軟件算法進行拼接、標定，快速生成軌行區橫斷面數據地圖，將獲取的數據與原始數據進行對比分析，實現列車以及障礙物的實時定位。激光雷達探測技術精度高、速度快且數據完整。

數據融合處理模塊實時接收視覺檢測信息和激光雷達檢測信息，對不同傳感器檢測的障礙物信息進行時間和空間上的匹配，通過綜合評估判定結果。

2.3 輔助防撞系統

正常情況下，列車運行安全由ATP（列車自動防護）系統予以保證[7]。ATP 失效后降級運行情況下，常規列車主要依賴降級運行的規章制度及司機經驗保證行車安全，缺乏設備層面的安全保證。

輔助防撞系統主要通過二次雷達通信技術對地鐵列車之間距離、相對速度進行實時監控，實現ATP切除或故障等工況下，提示前車距離和報警，必要時可輸出緊急制動。列車輔助防撞系統的核心為實時監測本車與前車之間的距離，其技術原理主要有兩種。

一種是列車頭尾兩端各安裝一套車載防撞設備，司機駕駛室的激活端作為主控端，非激活端作為輔助端，車距直接通過前后兩列車的雷達測距進行測量。此種方式下只需在折返線區域配置信號標簽即可，其他區域無需配置地面設備。見圖4。

圖4 列車輔助防撞系統原理一

另一種除在列車頭尾兩端各安裝一套車載防撞設備外，還需在地面布置用于為車載防撞設備提供位置標記的地面設備。車載防撞設備由系統主機、二次雷達模塊/天線組成，主要布置在區間、道岔、側線等位置[8]。此方式的防撞系統通過二次雷達的測距技術實時測量列車和地面設備之間的距離并結合車載電子地圖數據計算列車的位置信息。通過二次雷達的通信技術在前后列車之間交互列車位置信息，計算列車之間的距離。見圖5。

圖5 列車輔助防撞系統原理二

2.4 脫軌檢測

目前脫軌檢測方式較為多樣，有壓敏電阻式、振動分析式及軌道檢測式，其中振動分析式應用較多。

列車正常運行狀態下，輪對只與鋼軌發生接觸，當列車輪對脫離鋼軌時，會最先與扣件或軌枕發生正面碰撞并產生強烈的、有規律的沖擊及振動信息；通過對安裝在轉向架軸箱處的傳感器信號同步連續采樣，采用步進式進行一次脫軌診斷，當左右輪對同時檢測到連續多個強沖擊且間隔滿足軌枕間距對應的采樣點數時，便能確認輪對已經脫軌，系統將觸發列車施加緊急制動，同時迅速報警并將報警信息持續輸出到TCMS，系統狀態數據可通過車地無線傳輸通道實時傳輸到OCC。

3 結論與展望

車輛作為軌道交通的最終實現載體，為滿足全自動運行系統要求，需不斷完善自身的自感知功能，其根本目的始終是更安全、更高效、更智能。目前全自動運行車輛配置已接近標準化，接下來需不斷精簡車輛控制系統構架，降低全生命周期成本并通過多傳感器及人工智能技術，使列車具備更強的環境感知及決策能力。