張 強，張宇旻，毛新德，包 峰

（1.北京交通大學(xué)，北京 100044；2.北京埃福瑞科技有限公司，北京 100070；3.交控科技股份有限公司，北京 100070）

1 引言

列車在軌道交通線路空間運行，極其微小的失誤都會導(dǎo)致重大的事故，因此保證線路空間的安全是提升列車運行安全性的重要手段。據(jù)統(tǒng)計，對于人類司機，每開車運行1億km發(fā)生的致命事故有1～3 起，而在當(dāng)前軌道交通領(lǐng)域，典型中等規(guī)模的城市年運行里程達3 億km，因此，軌道交通線路空間的安全程度遠遠不夠。人工監(jiān)視線路的狀況很難保證長時間專注，且在惡劣天氣和夜間等光線不佳的情況下，車載視覺系統(tǒng)也難以對前方物體及時做出反應(yīng)；另外，由于軌道交通運行速度較高，依靠車載感知系統(tǒng)感知障礙物的距離有限，因此車路協(xié)同系統(tǒng)必不可少。

為保證線路空間安全，本文提出一種軌道交通遠程瞭望系統(tǒng)，即在列車運行時，對軌道前方的列車、行人以及軌面上方突發(fā)侵入的障礙物進行遠距離實時監(jiān)測和預(yù)警；同時在列車運行的高危路段布置相應(yīng)傳感器，監(jiān)控周圍環(huán)境與障礙物信息，并通過車路協(xié)同網(wǎng)絡(luò)進行交互。當(dāng)列車與障礙物的距離小于一定的安全距離時，列車將自主制動，同時將前向障礙物信息上報到列車運營控制中心。

2 遠程瞭望系統(tǒng)構(gòu)成

遠程瞭望系統(tǒng)總體架構(gòu)如圖1所示，主要由車載感知系統(tǒng)（鷹眼系統(tǒng)）和車路協(xié)同感知系統(tǒng)（軌道星鏈）2 部分組成。其中，車載感知系統(tǒng)通過列車搭載的傳感器實現(xiàn)列車視距內(nèi)的自主監(jiān)控與障礙物檢測；通過在隧道口、站臺、公跨鐵、道口等關(guān)鍵高風(fēng)險區(qū)域布置車路協(xié)同系統(tǒng)，實現(xiàn)視距外的協(xié)同感知，同時使用自主、局域、全局3層網(wǎng)絡(luò)進行車路云通信，構(gòu)建整個系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

2.1 車載感知系統(tǒng)

圖1 遠程瞭望系統(tǒng)總體架構(gòu)

車載感知系統(tǒng)由障礙物識別系統(tǒng)、列車車速測量系統(tǒng)和三維地圖構(gòu)建系統(tǒng)3部分組成。障礙物識別系統(tǒng)在接收到工業(yè)相機和激光雷達的數(shù)據(jù)后，通過人工智能算法對圖像中的軌道區(qū)域進行感知識別，并對前向軌道中的障礙物進行識別；列車速度測量系統(tǒng)基于毫米波雷達，采用自適應(yīng)聚類算法測量列車相對速度，根據(jù)車速進行積分實現(xiàn)列車精確定位；三維地圖構(gòu)建系統(tǒng)基于激光雷達，通過特征匹配獲取自身的定位并建立周邊的三維地圖。由于列車自主監(jiān)測前方障礙物信息，因此無須與車路協(xié)同系統(tǒng)進行通信。

2.1.1 障礙物識別系統(tǒng)

列車在運行時，對前向障礙物（列車、軌道中的行人、信號燈等）有效的識別可以保障其運行的安全。障礙物識別系統(tǒng)包括軌道區(qū)域識別和障礙物檢測2部分。

（1）軌道區(qū)域識別部分。該部分首先通過視覺與激光雷達傳感器聯(lián)合標(biāo)定方法實現(xiàn)異構(gòu)數(shù)據(jù)的時空統(tǒng)一，從而獲取包含顏色、深度以及反射率的高維向量；然后通過高維輸入的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語義分割和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)提升場景語義關(guān)聯(lián)性，實現(xiàn)軌道線路的邊界分割；最后運用分割線路邊界后端優(yōu)化方法實現(xiàn)對高速列車行駛區(qū)域的精準(zhǔn)分割。

（2）障礙物檢測部分。該部分首先通過融合的激光雷達與攝像頭數(shù)據(jù)，根據(jù)軌道區(qū)域識別結(jié)果，在檢測的軌道區(qū)域內(nèi)運用注意力集中網(wǎng)絡(luò)對三維空間內(nèi)周圍環(huán)境的候選障礙物進行提?。蝗缓蟛捎贸墒斓妮p量化圖像分類網(wǎng)絡(luò)，在二維空間內(nèi)對提取的候選障礙物進行分類；最后，在三維空間中進行目標(biāo)邊界框精準(zhǔn)回歸。此外，該系統(tǒng)采用距離交并比損失函數(shù)對整個網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)進行優(yōu)化訓(xùn)練，從而可高精度地識別障礙物。

2.1.2 列車速度測量系統(tǒng)

由于列車行駛線路固定，因此精準(zhǔn)的列車速度測量可進一步提升該系統(tǒng)對列車前向環(huán)境的感知精度和環(huán)境理解能力。

在列車速度測量系統(tǒng)中，首先通過毫米波雷達獲取環(huán)境信息，采用自適應(yīng)聚類算法對毫米波雷達反射的障礙物點進行聚類；然后結(jié)合多普勒效應(yīng)反推出列車實時速度，并進一步通過速度積分估計出列車在關(guān)鍵區(qū)間內(nèi)的位置，從而實現(xiàn)列車精準(zhǔn)定位。

2.1.3 三維地圖構(gòu)建系統(tǒng)

精準(zhǔn)的列車定位與三維地圖能夠提升對列車周圍環(huán)境的感知精度。列車可以根據(jù)定位信息，從云端三維地圖中獲取列車周圍障礙物信息，實時更新周圍的障礙物。三維地圖構(gòu)建系統(tǒng)包括預(yù)處理、特征匹配和回環(huán)檢測3部分。

（1）預(yù)處理部分。預(yù)處理部分根據(jù)反射強度等信息對獲取的點云數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，剔除點云中的異常點，再通過計算點云內(nèi)部點的曲率提取線特征點與面特征點。

（2）特征匹配部分。特征匹配部分根據(jù)提取的線、面特征點，將點云與歷史點云數(shù)據(jù)進行特征配準(zhǔn)，以獲取點云之間的對應(yīng)關(guān)系，并對點云幀內(nèi)的畸變進行矯正；再與全局地圖進行匹配，針對列車運動進行初步估計，可獲得粗里程計。

（3）回環(huán)檢測部分?；丨h(huán)檢測部分建立起列車線路中關(guān)鍵位置的點云特征庫，包括點云局部特征庫和全局特征庫。在列車運行過程中，回環(huán)檢測部分實時提取激光傳感器采集的點云特征，并與數(shù)據(jù)庫進行特征匹配，實現(xiàn)列車在運行過程中的關(guān)鍵位置重定位與回環(huán)檢測，從而優(yōu)化列車的位置姿態(tài)與周圍地圖，可獲得線路的全場景高精度定位與精確的行駛環(huán)境三維模型。

2.2 車路協(xié)同感知系統(tǒng)

車路協(xié)同感知系統(tǒng)由網(wǎng)絡(luò)通信系統(tǒng)和路側(cè)感知系統(tǒng)組成。網(wǎng)絡(luò)通信系統(tǒng)通過車路通信網(wǎng)絡(luò)將車、路感知信息進行交互融合，從而實現(xiàn)車路協(xié)同；路側(cè)感知系統(tǒng)與車載感知系統(tǒng)相似，也具有障礙物識別和三維地圖構(gòu)建的功能。

2.2.1 網(wǎng)絡(luò)通信系統(tǒng)

網(wǎng)絡(luò)通信系統(tǒng)是通過交通要素間快速、準(zhǔn)確的信息交換實現(xiàn)的，因此，高可靠、低時延的網(wǎng)絡(luò)通信系統(tǒng)是車路協(xié)同的基礎(chǔ)。車路協(xié)同感知系統(tǒng)通過路側(cè)設(shè)備實現(xiàn)路網(wǎng)周圍環(huán)境與列車信息的采集，從而實時獲得高風(fēng)險軌道區(qū)域的障礙物信息，在處理后運用網(wǎng)絡(luò)通信系統(tǒng)傳送給云平臺中心。同樣，道路信號燈信息、路側(cè)感知到的障礙物信息、路側(cè)設(shè)備周圍環(huán)境信息也通過車路通信網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)皆破脚_，從而在云平臺實現(xiàn)全局感知，輔助車輛進行駕駛行為決策。網(wǎng)絡(luò)通信系統(tǒng)采用自主、局部、全局3層網(wǎng)絡(luò)進行通信，其中列車根據(jù)車載傳感器進行自主感知，路側(cè)設(shè)備分區(qū)段進行局部感知定位，再將路側(cè)與車載傳感器信息整合到云平臺實現(xiàn)運行線路的全局感知。

2.2.2 路側(cè)感知系統(tǒng)

路側(cè)感知系統(tǒng)同樣可以實現(xiàn)對列車、行人和信號燈的檢測，其技術(shù)和方法與車載感知系統(tǒng)相似。路側(cè)設(shè)備不像列車設(shè)備受空間和質(zhì)量的限制，其具有更強大的算力，并能使用更先進的技術(shù)方法。路側(cè)感知系統(tǒng)在識別后可以及時地將檢測結(jié)果通過網(wǎng)絡(luò)通信系統(tǒng)發(fā)送給路網(wǎng)中的車輛，從而實現(xiàn)列車的遠距離超視距感知。

3 測試驗證

3.1 實際安裝情況

遠程瞭望系統(tǒng)已經(jīng)在北京地鐵燕房線、上海地鐵6號線、成都地鐵3號線、港鐵荃灣線等線路進行了全面測試，測試數(shù)據(jù)超過2 TB，其中包含直道、彎道、隧道、高架等豐富場景和多種光照條件下的特性。目前已經(jīng)將上述線路作為典型的產(chǎn)品應(yīng)用線路，并對其開展了系統(tǒng)全面的功能測試及系統(tǒng)能力分析。遠程瞭望系統(tǒng)傳感器包括1個長焦模組和1個短焦模組。長焦模組用于遠距離障礙物識別，短焦模組用于近距離障礙物識別，每個模組都由1個激光雷達和1個攝像頭組成。

為便于現(xiàn)場施工和車輛實際安裝，遠程瞭望系統(tǒng)應(yīng)采用高柔性化設(shè)計，針對每款車型的實際安裝空間采取定制化安裝方案。對于中間設(shè)有安全逃生門、兩側(cè)設(shè)有安全觀察室的列車，其遠程瞭望系統(tǒng)采用在觀察室及車頂2種不同的安裝方案，可從不同的安裝位置全面測試遠程瞭望系統(tǒng)，從而驗證其算法魯棒性以及產(chǎn)品安裝適配的廣適性。觀察室安裝方案設(shè)計圖如圖2所示，車頂安裝方案示意圖如圖3所示。

根據(jù)列車實際環(huán)境定制安裝方案。觀察室視覺與激光傳感器的實車安裝及效果如圖4所示，視覺與激光傳感器在列車車頂實際安裝效果如圖5所示。遠程瞭望系統(tǒng)主機選擇安裝在駕駛室頂端內(nèi)部，外部不留任何線纜，與車輛系統(tǒng)不存在信號交互，不會影響車輛正常運行，如圖6所示。

3.2 實際測試情況

遠程瞭望系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)包含晴天、陰天、雨天、白天、夜晚等多種天氣情況，直道、彎道、隧道等多種路況，涵蓋了列車正常運行所面臨的所有場景和路況。本文針對港鐵荃灣線遠程瞭望系統(tǒng)運行情況做了具體性能分析，主要性能指標(biāo)包括障礙物的檢測距離、漏識別率、誤識別率、測距誤差等，如表1所示。此外，本系統(tǒng)針對直道、彎道、隧道的測試性能進行了詳細統(tǒng)計，并通過自動化分析工具和人工監(jiān)督方式進行了交叉驗證。驗證結(jié)果表明，遠程瞭望系統(tǒng)各項功能指標(biāo)均通過驗證，安全等級（SIL）達到SIL2要求。部分測試效果如圖7所示。

圖2 觀察室安裝方案設(shè)計圖

圖3 車頂安裝方案示意圖

圖4 觀察室視覺與激光傳感器的實車安裝及效果

圖5 列車車頂視覺與激光傳感器安裝效果

圖6 遠程瞭望系統(tǒng)主機安裝位置及外觀

表1 遠程瞭望系統(tǒng)性能指標(biāo)

4 展望

在SIL2安全等級下，遠程瞭望系統(tǒng)在未來軌道交通信號系統(tǒng)故障環(huán)境下，可獨立地進行車輛運行防護，為實現(xiàn)信號系統(tǒng)快速恢復(fù)爭取時間，提升車輛系統(tǒng)的運行安全性和效率，成為信號系統(tǒng)故障環(huán)境下降低運行影響的必備產(chǎn)品。本文介紹的遠程瞭望系統(tǒng)中的車載感知系統(tǒng)通過標(biāo)定的高維特征實現(xiàn)精準(zhǔn)的軌道識別，采用注意力集中網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)遠距離障礙物識別，創(chuàng)新性地采用多層次視覺雷達融合算法完成軌道環(huán)境建模；車路協(xié)同感知系統(tǒng)將感知算法布署在路側(cè)設(shè)備上，根據(jù)提出的3層網(wǎng)絡(luò)通信進行車路快速協(xié)同，實現(xiàn)列車超視距感知。未來隨著人工智能（AI）技術(shù)的進一步發(fā)展，遠程瞭望系統(tǒng)會得到進一步完善并產(chǎn)生更加深遠的影響。

圖7 部分識別測試效果