全自动地铁车辆自感知防护系统配置探讨

温朋哲， 董剑锋， 王九州， 徐道亮

（1.天津市政工程设计研究总院有限公司全自动运行技术研究中心，天津 300392；2.北京市轨道交通设计研究院有限公司，北京 100068）

《中国城市轨道交通智慧城轨发展纲要》于2020年3 月12 日正式发布实施，明确了智慧城轨建设目标，指明了智慧城轨的建设路径和方向，要求2025 年全自动运行系统应用范围进一步扩大，实现城轨A 型车、B 型车、D 型车智能化、简统化。全自动运行系统（FAO）是基于现代计算机、通信、控制和系统集成等技术实现列车运行全过程自动化的新一代城市轨道交通系统[1]。全自动运营场景是指在一定时间、空间内全自动运行系统中各专业系统的交互行为，是对用户需求的直观体现，是各专业确定系统配置的直接依据[2]。不同全自动运行线路的实际需求存在差异，制定的场景文件包含的场景数量以及同样场景下各子系统的功能分配不尽相同。本文从全自动运行线路运营场景入手，对车辆系统新增功能进行归纳总结并重点研究全自动车辆自感知防护系统，为实现全自动运行地铁车辆标准化配置提供参考。

1 全自动运行车辆新增功能

通过对天津、北京和上海的全自动运营场景进行对比分析[1～3]，归纳出全自动运行车辆新增的18 个共性功能：唤醒、休眠、全自动运行模式选择及司机室激活、车门自动控制、跳跃功能、空调远程控制、照明远程控制、电笛控制、自动复位及远程复位、远程隔离控制、远程紧急制动控制、自动降级功能、受电弓远程控制、紧急对讲、障碍物检测、辅助防撞、脱轨检测及走行部在线监测。

2 全自动运行车辆自感知防护系统配置

全自动运行地铁车辆与传统车辆的差异重点体现在由司机完成的相关工作均由设备替代完成，由司机感知逐渐向车辆自感知转化。为保证运营安全，全自动运行车辆需建立完善的自感知防护系统，自主识别线路中车辆、信号灯、障碍物等，在车辆通信故障时自感知防护系统可提高降级模式下列车的运行效率。目前车辆自感知防护系统主要包括接触式障碍物检测、主动障碍物检测、辅助防撞及脱轨检测。

2.1 接触式障碍物检测系统

目前接触式障碍物检测系统技术已比较成熟，由机械系统和电气系统两部分组成，见图1。

图1 接触式障碍物检测系统构成

机械系统由检测横梁、可调节高度的齿状金属板、板弹簧及固定装置组成[4]，安装于头（尾）车第一个转向架前端；电气系统为安装于列车电气柜中的车载主机。系统间采用电缆连接，将机械系统内的传感器数据传递给电气系统。

接触式障碍物检测系统技术原理见图2。

图2 接触式障碍物检测技术原理

当碰撞能量较低，弹簧产生的位移较小时（未超出设定值），接触横梁将障碍物清扫出轨道，列车继续前进。

2.2 主动障碍物检测

行车路线中的侵限障碍物会对列车形成碰撞威胁。配置主动障碍物检测系统对远距离线路障碍进行检测，提前预警制动，是列车自感知防护的迫切需求。

障碍物识别主要依赖图像识别技术和雷达探测技术[5～6]。为适应复杂多变的应用场景，克服单一技术手段的缺陷，目前列车主动障碍物检测主要采取AI 视觉传感器技术与激光雷达技术相结合的方式。常规系统配置包括车载控制主机、视觉传感器（长焦摄像机+近焦摄像机）、激光雷达、显示器，见图3。

图3 主动障碍物检测系统构架

车载控制主机包括电源模块、交换机模块、视觉图像处理模块、激光雷达处理模块及通信模块，是实现视频图像处理、激光雷达信息处理、定位、测距、测速以及通信的核心。

AI 视觉技术主要用于探测中远距离（400 m 左右范围）障碍物，其本质属于机器视觉的应用。机器视觉领域的核心问题之一是检测出图像或视频中感兴趣的物体并检测出物体的位置和大小。AI 视觉检测主要依靠卷积神经网络算法，由于轨行区范围内物体数据较多且存在动态物体（如人、掉落管线）等，卷积神经网络具有较好的适用性，可以对定义的目标进行检测和识别。钢轨作为特殊的物体，可通过AI语义分割神经进行自动分割。

激光雷达主要用于探测近距离（200 m 左右范围）障碍物。采用多线激光雷达扫描，基于高精度激光回波信号测量技术采集列车前方画面点云数据，结合软件算法进行拼接、标定，快速生成轨行区横断面数据地图，将获取的数据与原始数据进行对比分析，实现列车以及障碍物的实时定位。激光雷达探测技术精度高、速度快且数据完整。

数据融合处理模块实时接收视觉检测信息和激光雷达检测信息，对不同传感器检测的障碍物信息进行时间和空间上的匹配，通过综合评估判定结果。

2.3 辅助防撞系统

正常情况下，列车运行安全由ATP（列车自动防护）系统予以保证[7]。ATP 失效后降级运行情况下，常规列车主要依赖降级运行的规章制度及司机经验保证行车安全，缺乏设备层面的安全保证。

辅助防撞系统主要通过二次雷达通信技术对地铁列车之间距离、相对速度进行实时监控，实现ATP切除或故障等工况下，提示前车距离和报警，必要时可输出紧急制动。列车辅助防撞系统的核心为实时监测本车与前车之间的距离，其技术原理主要有两种。

一种是列车头尾两端各安装一套车载防撞设备，司机驾驶室的激活端作为主控端，非激活端作为辅助端，车距直接通过前后两列车的雷达测距进行测量。此种方式下只需在折返线区域配置信号标签即可，其他区域无需配置地面设备。见图4。

图4 列车辅助防撞系统原理一

另一种除在列车头尾两端各安装一套车载防撞设备外，还需在地面布置用于为车载防撞设备提供位置标记的地面设备。车载防撞设备由系统主机、二次雷达模块/天线组成，主要布置在区间、道岔、侧线等位置[8]。此方式的防撞系统通过二次雷达的测距技术实时测量列车和地面设备之间的距离并结合车载电子地图数据计算列车的位置信息。通过二次雷达的通信技术在前后列车之间交互列车位置信息，计算列车之间的距离。见图5。

图5 列车辅助防撞系统原理二

2.4 脱轨检测

目前脱轨检测方式较为多样，有压敏电阻式、振动分析式及轨道检测式，其中振动分析式应用较多。

列车正常运行状态下，轮对只与钢轨发生接触，当列车轮对脱离钢轨时，会最先与扣件或轨枕发生正面碰撞并产生强烈的、有规律的冲击及振动信息；通过对安装在转向架轴箱处的传感器信号同步连续采样，采用步进式进行一次脱轨诊断，当左右轮对同时检测到连续多个强冲击且间隔满足轨枕间距对应的采样点数时，便能确认轮对已经脱轨，系统将触发列车施加紧急制动，同时迅速报警并将报警信息持续输出到TCMS，系统状态数据可通过车地无线传输通道实时传输到OCC。

3 结论与展望

车辆作为轨道交通的最终实现载体，为满足全自动运行系统要求，需不断完善自身的自感知功能，其根本目的始终是更安全、更高效、更智能。目前全自动运行车辆配置已接近标准化，接下来需不断精简车辆控制系统构架，降低全生命周期成本并通过多传感器及人工智能技术，使列车具备更强的环境感知及决策能力。