劉建鋒 趙靖 許琿

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軌道交通列車；前視障礙物；智能檢測系統(tǒng)

1 世界各國研究現(xiàn)狀

軌道交通系統(tǒng)在運作過程中需要進行軌道障礙物檢測分析工作，可以使用激光雷達、計算機系統(tǒng)，縮小事故發(fā)生的范圍。其他國家在進行軌道交通研究過程中起步較早，尤其是在進行列車障礙物檢測過程中，常用的有專用的軌道障礙物探測機車、固定軌道沿線的探測設備、以及障礙物的自動檢測設備等。在進行以上列車障礙物檢測時，首先，對于專用的軌道障礙物探測機車來說，它是一種新型的自動軌道探測機車，具有高能疝氣燈掃描探燈組合，主要運用計算機系統(tǒng)的圖像處理技術，能準確的判斷障礙物的路線。而固定在軌道沿線的探測設備，能夠對固定區(qū)域內(nèi)的障礙物進行檢測，它是鐵路站臺區(qū)域的安全系統(tǒng)，使用的是激光雷達技術，能有效地檢測障礙物出現(xiàn)的范圍、響應時間等，主要是基于智能光學，它是一種固定檢測裝置，可以分別在軌道兩側安裝紅外線發(fā)射以及接收系統(tǒng)，判斷軌道上存在的障礙物。在進行自動檢測設備使用過程中，可以通過視頻相機、紅外線雷達檢測、了解軌道上存在的障礙，使用障礙物和軌道檢測算法，進行危險事故的判定工作。

目前，在進行軌道交通列車前障礙物智能檢測系統(tǒng)探究過程中，中國絕大部分的研究主要以非接觸式、隨動探測等為依據(jù)，仍然處于實驗研發(fā)階段。通過機器視覺和圖像處理，對列車的軌跡進行分析，它是一種自動檢測裝置，可以使用車載的CCD 攝像機，能夠及時地記錄列車實時畫面，進行路軌圖像的預處理工作，全面提高圖像識別率。除此之外，列車運行前方動態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)可以使用兩個攝像裝置進行圖像采集，能有效的模擬人機交互，進行軌道障礙物的檢測和掃描工作。尤其是高德紅外股份有限公司在進行智能列車交通監(jiān)控系統(tǒng)分析時，將紅外熱成像儀安裝在列車到頭部，做好前方障礙物、分叉道等危險情況的報警工作，避免惡劣環(huán)境產(chǎn)生的影響。

2 軌道交通列車前視障礙物智能檢測系統(tǒng)的發(fā)展趨勢

基于世界各國的研究，路障檢測物在進行檢測時，可以使用計算機視覺鐵路障礙檢測方式，能夠在列車沿線安裝攝像頭進行障礙物的檢測工作，可以采用無線傳輸?shù)姆绞?，然而在運作過程中成本較高。除此之外，也可以在列車上安裝光學傳感器進行路政檢測。在進行世界各國軌道交通列車障礙物系統(tǒng)檢測過程中，通過各種調(diào)研資料，需要進行監(jiān)視障礙物系統(tǒng)的實時檢測，做好目標細節(jié)、分辨率以及全天候的管控工作。和列車進行實時通訊，即時獲得軌道交通的行車方向、速度、距離等進行以上數(shù)據(jù)的綜合分析，能夠及時地檢測到障礙物，強化安全裝備的試用效果，保證列車行車安全[1]。

3 軌道交通列車前視障礙物智能檢測系統(tǒng)技術實現(xiàn)路線

3.1 系統(tǒng)結構設計

只有確定各系統(tǒng)模塊的組織形式，才能夠對列車前障礙物檢測系統(tǒng)進行總體的優(yōu)化設計，全方位地分析系統(tǒng)的性能。通常情況下，系統(tǒng)結構設計主要包括列車的地理位置、激光雷達、無線電雷達、紅外線傳感器、3D 攝像機、超聲波傳感器等。能夠進行全局服務模塊的控制，做好列車行為方式的分析，對列車的運行狀態(tài)進行實時監(jiān)管，做好數(shù)據(jù)庫和日志的記錄工作，提高服務的可視化[2]。

圖1 系統(tǒng)總體結構

3.2 傳感器與模塊化集成

為了確保前視障礙檢測系統(tǒng)，滿足列車的行駛需求，需要使用傳感器，做好系統(tǒng)特性的檢測和分析工作。在進行傳感器產(chǎn)品篩選分析時，可以通過外圍的電路或者是AD 轉換電路，做好控制系統(tǒng)和傳感器之間的控制控制工作，由于絕大多數(shù)的圖像傳感器在經(jīng)過信號特殊性處理以后，會使用具有高速串行總線的圖像傳感器與系統(tǒng)進行直接連接，可以使用統(tǒng)一/通用接口的模塊化傳感器，降低系統(tǒng)升級存在的故障，提高模塊升級的便捷性和準確性[3]。

3.3 傳感器融合軟件模塊

在融合軟件模塊研發(fā)過程中，為了幫助不同傳感器能夠及時地采集到信息，提高信息傳遞的真實性和精準性，可以通過高精度時鐘協(xié)議進行個傳感器節(jié)點的控制工作，保證傳感器信號能夠在時間上進行精準融合，全面提高計算機系統(tǒng)的運行效率。一般情況下，傳感器都是由數(shù)據(jù)總線進行傳遞的，進行數(shù)字信號的處理?？梢允褂镁C合性能最優(yōu)的集中方式，使用最近鄰域法、聯(lián)合概率、數(shù)據(jù)互聯(lián)等多種方式將獲得的雷達信號和各相機信號在空間上進行重構和融合[4]。

3.4 相機成像原理

通過建立相機成像模型，確定鐵軌所在平面上的點與屏幕像素點之間映射關系，如圖2所示。

圖2 相機成像示意圖

在上圖a 圖中，點A是相機所在位置，是相機的朝向，線段AQuv和uQuvv平面分別是相機的焦距和成像平面，而xOy平面是鐵軌所在平面?，F(xiàn)在已知xOy平面上的一點P，在成像平面uQuvv上對應于點Puv。另外成像平面上的點與屏幕空間上的像素點的對應關系如上圖b 圖所示，Puv是成像平面uQuvv上的點，Pwh是在屏幕上與其對應的像素點。

在已知相機的位置，OA=ZA；相機的朝向，∠OAQ=θ；相機的焦距，AQuv=f；

相機成像平面的大小，BC=cw，BE=ch；屏幕分辨率，F(xiàn)G=sw，F(xiàn)I=sh。求xOy平面上一點P(xP，yP，0)在屏幕上的像素坐標Pwh(wP，hP)的情況下得出：

先將點P(xP，yP，0) 投影到相機的成像平面上的點Puv(uP，vP)，由已知可得：

所以Puv的坐標為

再將成像平面上的點Puv(uP，vP) 變換到屏幕上的點Pwh(wP，hP)，由已知可得：

所以Pwh的坐標為

3.5 行為分析決策軟件模塊開發(fā)

在現(xiàn)行列車前方環(huán)境信息分析時，可以使用自動學習神經(jīng)網(wǎng)絡算法，對車前方的環(huán)境進行智能化檢測，能夠有效地判斷障礙物的大小以及列車接近障礙物的速度，通過C 語言進行列車前方環(huán)境信息的決策，能有效地規(guī)避危險物，實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)的交互，在障礙物確認完成之后，停止列車牽引。在保證行車安全的同時做好軟件算法流程的分析工作，強化地理信息系統(tǒng)、全局系統(tǒng)時鐘、列車位置信息的控制工作，可以采用對列車臨界判斷、運行狀態(tài)判斷、參照物識別等多種方式，降低地鐵列車的運作成本。常見的軟件算法流程如圖3所示[5]。

圖3 軟件算法流程

4 結語

綜上，在城市規(guī)模和人口的推動之下，中國軌道交通行業(yè)取得了突飛猛進的發(fā)展。絕大部分的軌道交通系統(tǒng)流量大、密度高、運營環(huán)境較為密閉，為了有效地解決城市交通存在的擁堵問題，要提高城市軌道交通運營的安全性和可靠性，做好設備、人員、軌道故障等分析工作雖然，相關部門已經(jīng)采取有效的應對措施，但是不可避免會發(fā)生各種各樣的事故。因此，為了完善城市軌道交通路障檢測系統(tǒng)，提升地鐵列車的安全性指標，應該做好地鐵列車前視障礙物監(jiān)測系統(tǒng)的研究工作，采取有效的方式，強化前視障礙物智能檢測系統(tǒng)的優(yōu)勢作用，提高細節(jié)分辨率以及全天候的工作能力，實現(xiàn)列車的實時通訊，即時獲取軌道以及列車的運行速度。