鐵路推送調車作業輔助控制技術優化研究

劉洪亮，孟 濤，劉海亮

(1.中國鐵路濟南局集團有限公司 運輸部，山東 濟南 250001； 2.中國鐵路濟南局集團有限公司 科技和信息化部，山東 濟南 250001； 3.中國鐵路濟南局集團有限公司 兗州車務段，山東 濟寧 272100)

0 引言

鐵路推送調車作業是平面調車作業中最常見、最基本的一種調車作業方式，即調車機車在調車車列運行方向的后端，利用機車動力推動車輛運行。在推送調車作業過程中，由于調車機車司機無法確認前方進路、信號等，因此需要調車人員在車列運行前端擔任引導員，但由于曲線過大、照明條件較差、大霧、雨雪等惡劣條件造成視線不良、抓乘困難等問題，導致前方引導人員無法準確掌握車輛推送過程中的十車、五車、三車距離，極易發生調車沖突脫軌事故或人身傷害。近年來，隨著無線調車機車信號和監控系統(STP)的普及應用，集中聯鎖區調車作業已基本實現了防止擠道岔、撞土擋、闖藍燈等事故的發生，使得集中聯鎖區調車作業安全得到了有效卡控。由于在專用線、岔線等非集中聯鎖區調車作業無法使用STP系統進行調車作業，因此，為準確、實時地掌握調車車列前端運行情況以及運行車列與停留車(車擋)之間的準確距離，需要設計研發一套推送調車作業輔助控制系統。

在調車作業安全防護、安全監控和輔助控制方面，許多學者進行了相關研究。楊小勇[1]結合北斗定位導航系統(BDS)，引入差分定位技術，首次將實時差分定位技術(RTK)應用在調車安全管理當中，實時掌握調車作業全過程；羅萬軍[2]采用GPS定位、視頻信息采集、集成測距技術設計研發智能領車系統；劉杰等[3]提出一種基于GPS的調車安全防護預警系統，利用衛星定位算法和列車控制技術的融合，實現調車車列安全防護。在此，在分析定位精度、架構設計、安全防護和網絡通信技術等現狀基礎上，通過優化組合定位算法和完善信息融合架構，構建基于數字軌道地圖輔助的BDS RTK差分定位、慣性導航組合定位算法和雷達測距相融合的雙反饋回路，嵌入速度控制模塊，設計研發推送調車作業輔助控制系統。

1 鐵路調車作業研究現狀

鐵路調車作業安全防護技術由來已久，但一直無法實現應用普及，主要原因在于定位精度、組合定位算法和融合架構、通信傳輸技術等方面仍缺乏系統性研究，主要表現在以下方面。

1.1 傳統定位模式下的定位精度未達到現實作業需求

2020年7月31日，北斗三號衛星導航系統開通使用，衛星覆蓋范圍和定位精度均有了極大提升。北斗差分定位技術是在衛星定位的基礎上，在地面安裝一個或多個基準站接收機，由基準站計算出差分校正量，最終解算出用戶的實時定位[4]。依賴RTK差分定位技術可以實現對調車車列和被連掛車輛、車擋以及其他特征點之間的定位，但是由于專用線站場環境復雜、作業種類繁多、電磁干擾等原因，會導致在部分區域信號發生漂移，無法保證定位的完整性與連續性，所以必須在精準定位手段上采用冗余設計，因此引入慣性導航、數字軌道地圖、雷達測距等輔助定位方式，保障各種復雜變化條件下的定位和測距精度，由此產生的誤差累計、匹配效率和硬件成本全部納入研究范圍。

1.2 數字軌道地圖技術沒有得到充分利用

鐵路不同于其他交通方式，無論是列車開行還是調車作業都是限制在固定軌道上，因此可以繪測出鐵路站場數字軌道地圖，然后把這一基礎性的約束條件作為一元傳感器信息納入到組合定位中。當前數字軌道地圖輔助列車定位的研究主要集中在基于BDS/GPS的數字軌道地圖的生成和優化、數字軌道地圖輔助BDS/GPS的列車軌道占用識別[5]等方面。隨著列車定位模塊進一步向BDS接收機內部耦合，研究數字軌道地圖輔助的BDS RTK、慣性導航組合定位算法將會使不同來源的信息數據形成更為緊密的融合關聯，從而形成一個有機整體。

1.3 對組合定位算法和融合架構有待深入研究

組合定位的精度，不僅與采集到的原始數據有關，還與多傳感融合算法和融合架構有關。采用組合定位方式可以實現多傳感器對同一信息進行收集，這極大地提高了信息的可信度與豐富度。但是，不適當的融合算法往往會導致數據處理量的增加，降低計算效率，更有甚者會導致輸出結果的二義性，最終導致決策失誤。因此，如何優化組合定位算法和完善信息融合架構，利用多傳感器之間的互補性是提高組合定位的精準度、可靠性的關鍵。

1.4 未實現人車安全防護的有機統一

在調車作業輔助控制和安全監控研究中，學者們僅僅把掌握機車車輛的動態位置信息和實現機車車輛的安全控制[6]作為研究的主要方向，對人身勞動安全防護研究不夠，沒有實現作業人員、機車車輛以及其他設備整體上的安全一體化。在安全防護功能方面，不僅要實現對調車作業人員、機車、車輛、地面設備位置及狀態信息的綜合處理，計算移動對象之間、移動對象與防護關鍵點(信號機、道岔、車擋等)之間的相對位置，還需要確保定位的實時性，從而在時空上實現整個調車作業過程的人車安全[7]。

1.5 既有車地通信技術無法保障數據傳輸實時性

當前全路采用的通信傳輸技術主要有數傳電臺、GSM-R網絡和LTE網絡等技術。其中，數傳電臺傳輸技術存在施工成本高和容易受環境影響的缺點；GSM-R傳輸速率低于數傳電臺，而且當前大部分鐵路車站GSM-R網絡趨于飽和；公共4G網絡容易受到移動基站覆蓋、峰值網速限制、網絡信息安全等影響，無法推廣使用。5G 通信相較于其他傳統技術具有傳輸速率高、頻率帶寬大、傳輸時延低的優點，而且可以實現安全防護技術架構的優化升級。

2 鐵路推送調車作業輔助控制系統架構優化設計

2.1 總體設計思路

推送調車作業輔助控制系統的核心是實現精準實時定位，為此，通過構建基于數字軌道地圖輔助的BDS RTK差分定位、慣性導航組合定位算法和雷達測距相融合的雙反饋回路，同時把機車車輛、作業人員以及地面固定設備(信號機、道岔、車擋等)加入站場物聯網，實現調車作業過程中移動因素的實時交互、控制，并將系統中的動態信息進行綜合顯示。

2.2 硬件架構

推送調車作業輔助控制系統主要包括綜合處理中心、車載設備、移動設備、軌旁感知設備、BDS RTK差分基站和5G通信網絡6個部分，推送調車作業輔助控制系統硬件架構如圖1所示。

圖1 推送調車作業輔助控制系統硬件架構Fig.1 Hardware architecture of auxiliary control system for push-pull shunting operation

（1）綜合處理中心。綜合處理中心主要包括中心服務器、綜合顯示終端等。中心服務器是實現調車作業實時追蹤、安全防護和輔助控制的中央處理器，擔負著組合定位計算、調車許可計算、控車模式曲線運算和下達控車指令等。同時，中心服務器可以從車站管理信息系統實時獲取調車作業計劃并發送至調車機車載顯示終端復視，也可以從車站計算機聯鎖系統獲取聯鎖狀態數據。綜合顯示終端主要負責接收中心服務器發送的站場物聯網各終端實時定位信息、運行路徑和各視頻采集終端發送的視頻、語音信息，確保盯控人員能夠直觀、深入地掌握作業進程。

（2）車載設備。車載設備主要包括車載服務器、車載顯示終端、BDS RTK接收天線、5G天線等。車載服務器與機車控制器接口，獲取調車機車運行數據，同時接收、執行中心服務器發送的控車指令。車載服務器通過BDS RTK接收天線和5G天線進行差分定位和無線傳輸。

（3）移動設備。移動設備主要包括移動測距設備和5G作業預警儀。移動測距設備由慣性導航定位模塊、雷達測距模塊、BDS RTK接收天線和5G天線組成，由連結員將移動測距設備固定在推進運行車列的前端和停留車輛(車擋)的連掛端。5G作業預警儀由攝像頭、BDS RTK接收天線和5G天線組成，實時采集視頻、語音和定位數據。

（4）軌旁感知設備。軌旁感知設備由智能感知傳感器組成，可通過圖像識別、點云數據等智能感知技術實現車列運行狀態監控和軌旁設備狀態采集。

（5）BDS RTK差分基站。BDS RTK差分基站承擔差分校正量的計算，通過5G網絡發送至各定位終端，然后解算衛星定位和差分定位數據，最終得到差分定位坐標。

（6）5G通信網絡。5G網絡作為第5代通信技術，不但可以大幅度提升傳輸速率，而且增強了數據傳輸穩定性，主要表現在：一是優化并提升系統控車邏輯，系統控車效率明顯提升；二是優化并提升系統安全邏輯，5G網絡通信數據碼距加長，提升了數據傳輸的安全性，確保了車地通信的實時性[8]。

2.3 軟件架構

優化后的推送調車作業輔助控制系統基于5G通信技術設計，采用分層分布式架構，軟件架構分為綜合顯示層、信息采集層、決策控制模塊和命令執行層，推送調車作業輔助控制系統軟件架構如圖2所示。

圖2 推送調車作業輔助控制系統軟件架構Fig.2 Software architecture of auxiliary control system for push-pull shunting operation

（1）綜合顯示層。在車站行車室設置綜合顯示終端，以“綜合站場地圖”[9](在系統中預先導入車站平面示意圖，建立車站線路參數，形成具備映射功能的“綜合站場地圖”)為顯示界面，根據采集到的聯鎖狀態數據和站場物聯網各終端實時位置、運動軌跡和作業狀態，在對應位置以不同形狀的圖標顯示各終端的實時位置，并標注作業指令發送、預發送和作業反饋情況，實現位置、狀態和作業控制的直觀表達。

（2）信息采集層。從BDS RTK差分基站采集定位差分數據，從數字軌道地圖、慣性導航模塊獲得修正位移矢量，從站場物聯網其他各終端采集運行車列、停留車狀態和地面固定設備占用狀態，從作業人員便攜設備采集作業人員的位置信息、作業和防護狀態，從計算機聯鎖系統、車站管理信息系統采集聯鎖狀態數據和調車作業計劃，然后轉換為統一格式的數據。

（3）決策控制層。綜合全面分析采集到的所有數據，實現實時精準定位和自動決策控制。在BDS RTK差分定位的基礎上，利用組合定位算法修正定位矢量，將運動車列前端的定位坐標經卡爾曼濾波預處理后與調車機車速度傳感器采集到的位移數據進行修正；運行車列前端安裝的以毫米波雷達、激光雷達和視覺傳感器的深度融合雷達探測裝置可以實時獲取200 m內的點云數據，構建出車列運行前端的實時三維環境，通過點云實時處理算法計算出距離，然后與前述組合定位算法求得的定位矢量經融合濾波器解算后，再根據運動車列的位置和運動狀態鋪畫出控車模式曲線并發出相應指令，從而實現推送調車作業的自動化控制。

（4）命令執行層。車載控制設備接收來自地面控制設備的處理信息和指令，進行輔助控制和結果反饋，主要包括動態運算控車模式曲線，實時交互機車車輛與作業人員的相對位置信息、作業和防護狀態，掃描探測運行前方線路上人員或障礙物等。

3 算法優化設計

所設計的算法是基于組合定位和雷達測距雙反饋的解算算法。基于數字軌道地圖輔助的BDS RTK差分定位、慣性導航組合定位算法，首先通過慣導系統與BDS RTK差分信息進行運算，得到慣導系統的偽距和偽距率，在BDS RTK和慣導系統深組合結構的基礎上，增加數字軌道地圖的量測信息，把數字軌道地圖轉化為定位方程的約束條件，再使用卡爾曼濾波算法解算出偽距和偽距率的修正值，這樣就構成了數字軌道地圖輔助的BDS和慣導系統跟蹤回路。雷達測距是基于毫米波雷達、激光雷達和視覺傳感器深度融合的探測裝置，通過實時獲取點云數據，構建出車列運行前端的實時三維環境，通過點云實時處理算法計算出距離的反饋回路。

3.1 系統誤差方程

由于數字軌道地圖測量數據存在精度誤差，因此通過融合濾波器模型進行消減誤差，可以針對測量數據的測繪誤差進行建模，建立關于地圖點測繪精度的狀態模型，構成深組合定位的增廣狀態模型。其中2個端點測繪誤差的狀態變量MD表達為

式中：δxn， δyn， δzn為三維坐標誤差向量。

組合定位濾波器的系統狀態方程為BDS、慣性導航和數字軌道地圖的誤差狀態方程，系統狀態方程為

式中：M=[M1MBDMD]T為三維誤差狀態向量；W=[W1WBDWD]T為系統噪聲；F為系統矩陣；G為噪聲矩陣。

這些矩陣包括慣性導航對應的M1，W1，F1，G1，BDS RTK對應的MBD，WBD，FBD，GBD，以及數字軌道地圖對應的MD，WD，FD，GD。

慣性導航的誤差狀態主要包括系統和器件誤差；BDS RTK的誤差狀態主要包括時鐘和時鐘頻率誤差；數字軌道地圖的誤差狀態主要包括地圖兩端的三維位置測量誤差，其誤差狀態方程表達如下。

式中：MD=[δx1δy1δz1δx2δy2δz2]T為數字地圖中2個端點的三維位置測量誤差向量；FD為6×6零矩陣；GDWD為系統噪聲。

3.2 系統量測方程

系統觀測量取BDS RTK接收機輸出的偽距ρi、偽距率和數字軌道地圖構成的位置輔助觀測量ZD1、速度輔助觀測量ZD2，定義量測量為

系統量測方程包括偽距測量差量測方程、偽距率測量差量測方程、基于數字軌道電路構成的位置輔助方程和速度輔助方程。在此重點推導基于數字軌道電路構成的位置輔助方程和速度輔助方程。

（1）位置輔助方程。假設從數字軌道地圖中選中線段的2個端點坐標M1(x1，y1，z1)和M2(x2，y2，z2)，將M1M2構成的一條直線段近似調車車列運行軌道，則車列在該線段任何一點的坐標Mp(xu，yu，zu)滿足

i時刻慣性導航給出的位置M1(x1，y1，z1)，為使Mp=(x1+δx，y1+δy，z1+δz)剛 好 落 在 地 圖 端 點 坐 標構成的直線段上，則需滿足直線方程

將公式整理得到位置輔助觀測量

式中：VD1為基于數字軌道電路的位置輔助方程噪聲向量；HD1為數字軌道電路的位置輔助方程的量測矩陣。

（2）速度輔助方程。設直線段M1M2的方向向量為則 車 列 在 該 線 段 任 意 一點的速度向量真值Vp=(x?u,y?u,z?u)應與直線段M1M2的方向向量平行，即

i時刻慣性導航給出的速度為使與 地 圖 端 點 坐 標構成的直線段的方向向量平行，則

將公式整理得到速度輔助觀測量如下。

綜合考慮偽距測量差量測方程、偽距率測量差量測方程，可得量測方程為

由于定位系統是個非線性系統，因此需要使用EKF，UKF等方式將求得的狀態方程和量測方程建立線性濾波方程，再使用漸消自適應卡爾曼融合濾波算法[10]解算出偽距和偽距率的修正值，進而提高偽距測量值的精度。最后，通過內插外推法組合解算出高精度的偽距測量值，得到高精度的位置差。

4 仿真分析

為了驗證算法的有效性，進行了均融合雷達測距的BDS RTK、BDS RTK/慣性導航、BDS RTK/慣性導航/數字軌道地圖3種方法的解算。3種方法的均方根誤差比較如表1所示。

表1 3種方法的均方根誤差比較Tab.1 Comparison of root-mean-square error of three methods

為了進一步比較3種方法的差異性，通過實驗仿真，將3種方法的3個參數指標進行對比分析。BDS RTK定位誤差如圖3所示，BDS RTK/慣性導航定位誤差如圖4所示，BDS RTK/慣性導航/數字軌道地圖定位誤差如圖5所示。

圖3 BDS RTK定位誤差Fig.3 BDS RTK positioning error

圖4 BDS RTK/慣性導航定位誤差Fig.4 BDS RTK/inertial navigation positioning error

圖5 BDS RTK/慣性導航/數字軌道地圖定位誤差Fig.5 BDS RTK/inertial navigation/digital track map positioning error

從圖中可看出，所述算法的精度最高，進一步證明了算法的有效性。

5 結束語

鐵路推送調車作業輔助控制系統是在差分定位的基礎上，通過優化組合定位算法和完善信息融合架構，設計了一套基于數字軌道地圖輔助的BDS RTK差分定位、慣性導航組合定位算法和雷達測距相融合的定位系統，從而實現推送調車作業的高精度定位和實時控制。目前，推送調車作業輔助控制系統已經在中國鐵路濟南局集團有限公司婁山站和兗州北站投入使用，系統定位精度高、運行穩定可靠，實現了運行車列與停留車(車檔等)距離、速度等參數的實時檢測，并將融合解算數據經中心服務器調車許可運算后傳輸給車載控制終端，最終實現調車車列輔助控制，從而進一步提高了專用線、岔線等非集中區調車作業的安全性和自動化水平。下一步將把推送調車作業輔助控制系統與現有STP系統融合，實現鐵路車站全部線路的調車自動化控制，不斷提高鐵路調車作業技術水平。