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        地鐵閘機通行邏輯控制的設(shè)計

        2014-06-28 11:43:10
        城市軌道交通研究 2014年11期
        關(guān)鍵詞:剪式門式閘機

        羅 煌

        (廣州市地下鐵道總公司,511300,廣州∥工程師)

        自動售檢票(AFC)系統(tǒng)是融計算機、電子、通信技術(shù)、自動控制、機械制造于一體的自動化售、檢票系統(tǒng),是城市軌道交通的重要組成部分。

        閘機作為地鐵自動售檢票系統(tǒng)中的一種自動檢票設(shè)備,它的啟用極大增強了車站處理大客流的能力[1]。在正常情況下,乘客進出付費區(qū)和非付費區(qū)都需經(jīng)過閘機。閘機是直接面對乘客的設(shè)備,其運行的好壞,不僅影響到乘客對地鐵公司的信任和親善程度,還影響到地鐵公司的票務(wù)收益。

        乘客通行邏輯控制技術(shù)是門式閘機的重要組成部分。門式閘機的乘客通行邏輯控制是利用安裝于通道兩側(cè)的光電傳感器,識別通道內(nèi)通行的乘客及隨身物,根據(jù)識別結(jié)果控制扇門的開關(guān),實現(xiàn)對乘客的出入控制。如何讓持有效票的乘客快速、安全地通行,并合理阻擋持無效票或無票者通行,是乘客通行邏輯控制技術(shù)的關(guān)鍵。

        1 閘機設(shè)備

        隨著科技的不斷進步,閘機也在不斷發(fā)展中,按阻擋方式分類,分別出現(xiàn)了轉(zhuǎn)桿式閘機、拍打式扇門閘機、剪式扇門閘機[2],分別如圖1、圖2 及圖3所示。

        圖1 轉(zhuǎn)桿式閘機

        圖2 拍打式扇門閘機

        隨著AFC 系統(tǒng)的發(fā)展,門式閘機應(yīng)用越來越普及。與轉(zhuǎn)桿式閘機相比(見表1),門式閘機具有直觀的允許通行提示(刷卡后有開門動作),阻擋機構(gòu)不與乘客直接接觸,人機友好性好,而且結(jié)構(gòu)簡單,可靠耐用,維護成本低[3]。

        門式閘機又分為剪式扇門型和拍打式扇門型2種。通過對比分析,可以大致了解兩種扇門的優(yōu)缺點,詳見表2。

        根據(jù)以上比較,雖然轉(zhuǎn)桿式閘機可以最大限度避免單張票多人連續(xù)通過的問題,但與乘客有接觸,不利于攜帶大件行李通過,且通行速度相對較慢,在緊急疏散時存在安全隱患;而由于剪式門閘機具有通行速度快、利于在緊急情況下疏散乘客等優(yōu)點,所以在安全及快速疏散人流的指導(dǎo)原則下,目前地鐵普遍采用剪式扇門閘機[4]。

        圖3 剪式扇門閘機

        表1 門式閘機和轉(zhuǎn)桿式閘機性能對比表

        表2 剪式扇門閘機與拍打式扇門閘機性能對比表

        2 閘機通行邏輯控制的設(shè)計

        通行邏輯控制技術(shù)是閘機的重要技術(shù),是保證有票乘客自由出入、阻止無票乘客進出的“看門人”技術(shù)[5]。

        2.1 通行邏輯控制設(shè)計原則

        通行邏輯控制是為了實現(xiàn)地鐵站內(nèi)乘客的進出控制,是閘機的主要技術(shù)之一,它的總體設(shè)計思路是:

        (1)要符合國人使用習(xí)慣,適合我國國情,滿足軌道交通使用環(huán)境的要求;

        (2)將乘客安全通行作為第一重要因素,滿足通行安全性要求;

        (3)設(shè)計傳感器布置和識別算法時,既要滿足乘客識別準確性和乘客通行實時性要求,又要滿足系統(tǒng)的可靠性和經(jīng)濟性要求。

        通行邏輯控制的設(shè)計須充分考慮安全、通行效率、經(jīng)濟效益等方面。

        2.1.1 安全原則

        地鐵作為服務(wù)性交通行業(yè),閘機的通行安全性是第一考慮因素。只要安全區(qū)傳感器被遮擋,閘機扇門就不關(guān)閉,保證乘客的安全通行。

        2.1.2 最大通行原則

        閘機作為客流出入的控制設(shè)備,通行邏輯控制應(yīng)考慮在單位時間內(nèi)盡可能通過最大的客流量,并避免人員擁擠。

        2.1.3 最大收益原則

        閘機作為收費設(shè)備,還需要盡可能增加收益,通行邏輯控制應(yīng)能對各種逃票行為(尾隨等)進行控制,在保證持票乘客正常進出的同時避免損失[6]。

        2.2 閘機傳感器布置

        本設(shè)計是通過檢測通道內(nèi)光電傳感器的狀態(tài)變化,結(jié)合一定的算法來實現(xiàn)乘客的通行控制。因此,識別的準確性與傳感器的數(shù)量和位置都有密切的關(guān)系。

        2.2.1 傳感器的數(shù)量

        根據(jù)實情試驗,在識別算法一定時,傳感器數(shù)量ns越多,相應(yīng)的分布密度就大,識別的準確性V 越好。在傳感器數(shù)量初始遞增階段,識別準確性V 快速上升,但傳感器數(shù)量(分布密度)到達某一值后,識別準確性V 基本保持不變,兩者關(guān)系如式(1)[6]:

        式中,k 為經(jīng)驗調(diào)整系數(shù),其變化如圖4所示。由圖4 可見傳感器數(shù)量不宜太少。

        圖4 識別準確性V 與傳感器數(shù)量ns變化關(guān)系

        識別實時性,即識別用時T 跟傳感器數(shù)量ns呈現(xiàn)指數(shù)遞增關(guān)系。在傳感器數(shù)量初始遞增階段,識別用時T 增長緩慢,但傳感器數(shù)量到達某一值后,識別用時T 就迅速上升,兩者關(guān)系如式(2)[6]:

        t——每條指令的執(zhí)行用時;

        J——經(jīng)驗調(diào)整系數(shù),與程序的執(zhí)行有效性相關(guān)。

        其變化如圖5所示。因此,從識別實時性角度來看,傳感器數(shù)量不宜太多。

        圖5 識別用時T 與傳感器數(shù)量ns變化關(guān)系

        設(shè)計的閘機尺寸為2 000 mm(長)×280 mm(寬)×1 100 mm(高),要求通行邏輯算法的理論分類精確度為 99.99%,識別算法用時不得高于20 ms。

        利用式(2)的用時變化關(guān)系,要求 ns≤J ×此處取 t =1 μs,J =1.2,則 ns不大于 17.15 組。于是 ns的選擇范圍為 17、16、15、14。根據(jù)通道的對稱要求,選擇為16 組傳感器。

        4.金融監(jiān)管不到位。企業(yè)金融監(jiān)管在管理的過程中沒有起到該有的作用,存在著不足,管理部門不能夠明確各個部門的崗位職責(zé),所以對其監(jiān)管的力度就十分有限。一旦發(fā)生金融會計風(fēng)險,就不可避免地會產(chǎn)生部門之間相互推卸責(zé)任,問題不能夠及時、更好地解決,新的問題重復(fù)不斷地產(chǎn)生。

        識別準確性除了與傳感器數(shù)量密切相關(guān)之外,同時也取決于傳感器的位置選擇。

        2.2.2 傳感器的位置

        不同位置的傳感器,在識別算法中的作用和對識別準確性的影響不同,即提取的乘客通行特征值不同。通過對閘機通道內(nèi)可能布置通行監(jiān)控傳感器的位置進行乘客特征值提取能力分析,即位置權(quán)值分布統(tǒng)計,可以實現(xiàn)在傳感器數(shù)量一定下的分布位置最優(yōu)。

        所謂位置權(quán)值是指此位置所能提取的乘客通行特征值的信息包涵度,若位置權(quán)值越高,則對應(yīng)的通行監(jiān)控傳感器可以提取更能反映乘客通行的特征值,更能準確識別通行物。

        對位置權(quán)值的分布統(tǒng)計,可以采用乘客實測分析法和乘客通行模型法。所謂乘客實測分析法,即將所有位置點都安裝上傳感器,對實時采集的不同乘客、各種通行行為下的傳感器狀態(tài)進行統(tǒng)計分析。如果能獲取全部乘客的通行樣本,乘客實測分析法具備非常好的準確性。由于乘客實測分析法需要獲得不同乘客的通行樣本,這是非常困難的,同時,當(dāng)通道內(nèi)傳感器的分布位置坐標發(fā)生變化時,需要重新實測。

        由于實際乘客通行樣本獲取的困難,提出了基于乘客通行模型的位置權(quán)值分布。在分析我國相關(guān)國家標準的基礎(chǔ)上,對乘客(行人)進行通行模型分析。通行模型包括乘客標準立姿、乘客通行步行圖、乘客步行側(cè)投影[8]。根據(jù)乘客通行步行圖和步行姿勢側(cè)投影,仿真通行監(jiān)控傳感器的狀態(tài)變化,利用GRBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)對通道內(nèi)分布位置的權(quán)值分布統(tǒng)計[9]。

        利用GRBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對仿真耦合獲得的傳感器采樣數(shù)據(jù)進行逼近學(xué)習(xí),借助GRBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超空間曲線擬合特性,綜合連接權(quán)就獲得閘機通道內(nèi)位置的權(quán)值分布,如圖6所示。圖中每一個小方塊表示相應(yīng)的位置點,方塊區(qū)域越黑表示對應(yīng)的位置權(quán)值越大[7]。

        圖6 閘機通道內(nèi)位置的權(quán)值分布圖

        2.2.3 傳感器的布點

        根據(jù)上面的傳感器數(shù)量算法結(jié)果和位置選擇算法結(jié)果,結(jié)合閘機本身的設(shè)計特點就可以獲得合理的通道傳感器布置圖,如圖7所示。

        圖7 通道傳感器布置圖

        圖7 中編號ST1 至ST16 為16 組通行監(jiān)控傳感器,通行識別算法利用此16 組的傳感器狀態(tài)信息,實現(xiàn)對通道內(nèi)通行物的分類和通行行為的識別。

        2.3 通行邏輯控制設(shè)計方法

        基于通道傳感器設(shè)計的通行邏輯理論上有2種方法:一是將所有可能的乘客行為列出,在總結(jié)的基礎(chǔ)上設(shè)計。但實際上這種方法是不可能的,乘客的行為具有不可預(yù)測性,同時也是無窮的,因此不可能總結(jié)所有的情況。二是基于傳感器的狀態(tài)變化從數(shù)學(xué)上對所有可能的情況進行設(shè)計,但要實現(xiàn)也是很困難的。如果傳感器少了,狀態(tài)變化就不足以判斷乘客通行行為;如果多了,以16對傳感器為例計算,16 對傳感器就有216種狀態(tài),而其變化就要考慮216×216即232種情況,要想對這么多種狀態(tài)進行程序設(shè)計也是不可能的。

        因此結(jié)合兩者的優(yōu)勢,采用簡化的方式,基于通行監(jiān)控傳感器輸出狀態(tài)的組合邏輯變化,將16 對傳感器進行分組處理,如分成4 組,這時就只要考慮24=16 種狀態(tài),而變化為 16 ×16 =256 種,這就有可能進行程序設(shè)計了。但這樣一來就可能遺漏一些實際的情況,為減少這種影響,我們的辦法是:先分組處理主要的通行邏輯,然后再考慮尾隨、反向闖閘、乘客通過的計數(shù)、兒童的防護檢測等情況,最后得到閘機的通行邏輯控制設(shè)計方案。

        以進閘機為例,對16 組傳感器進行分組,根據(jù)通道及扇門位置劃分為5 個區(qū),如圖8所示。

        圖8 閘機通道傳感器分組布置圖

        各傳感器的區(qū)域及功能見表3。

        3 結(jié)語

        通過閘機在地鐵中的實際運行情況,說明基于通行邏輯控制的剪式扇門閘機是適合地鐵使用的,在未來的地鐵線網(wǎng)建設(shè)中應(yīng)繼續(xù)采用,并不斷完善。由于技術(shù)一直由國外廠家掌握,因此通過對通行邏輯技術(shù)的研究,進行自主研發(fā),標志著AFC 系統(tǒng)設(shè)備國產(chǎn)化又向前邁出一大步。解決門式閘機關(guān)鍵模塊長期依賴進口的問題,可以極大地降低建設(shè)方在AFC 系統(tǒng)方面的投資和系統(tǒng)運營后的維護成本,進一步推動AFC 系統(tǒng)國產(chǎn)化項目和業(yè)務(wù)的快速發(fā)展。同時基本掌握其中的關(guān)鍵技術(shù)(乘客通行邏輯控制),能為企業(yè)和社會培養(yǎng)一批AFC 行業(yè)的專業(yè)技術(shù)人員,有利于后續(xù)的技術(shù)完善。

        表3 傳感器區(qū)域及功能

        目前一種研究方向是事件識別技術(shù),以分區(qū)檢測再組合的理念代替單個邏輯。傳感器分區(qū)域檢測處于該區(qū)的物體是否成人乘客,以及乘客所處的位置、行為,然后再根據(jù)這些行為做通行計數(shù)、開關(guān)門、報警等判斷處理,即傳感器——事件——控制。為設(shè)計新型城市軌道交通閘機進行了有益的嘗試。在未來的工作中,也可以考慮其他的識別技術(shù),例如步態(tài)識別、人像識別、人工智能等,進一步提高識別率。

        [1]田娟榮,周孝清,李健.地鐵自動檢票閘機對人員疏散的影響分析[J].火災(zāi)科學(xué),2006,15(1):38.

        [2]李建省,張美鳳.自動檢票中的啟門式閘機控制系統(tǒng)[J].城市軌道交通研究,2008(1):38.

        [3]廣州市地下鐵道總公司.廣州市軌道交通線網(wǎng)票務(wù)策略AFC系統(tǒng)功能專題研究[R].廣州:廣州市地下鐵道總公司,2005.

        [4]李建省,張美鳳.地鐵閘機控制系統(tǒng)中人體識別技術(shù)的研究與應(yīng)用[J].電氣傳動自動化,2008,30(1):22.

        [5]李胤.門式檢票機設(shè)計及通行法則研究[D].上海:上海交通大學(xué),2010.

        [6]廣州市地下鐵道總公司.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自動售檢票門式閘機通行邏輯研究[R].廣州:廣州市地下鐵道總公司,2006.

        [7]于明玖,葉軍,陸長德.中國成年人尺寸標準在產(chǎn)品設(shè)計中的應(yīng)用方法[J].江蘇大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,2006,27(B09):64.

        [8]黃穎松,梁協(xié)雄,曹長修.基于GRBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的脫硫預(yù)報模型[J].計算機工程與應(yīng)用,2003(24):218.

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