地鐵閘機通行邏輯控制的設計

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、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收益。

乘客通行邏輯控制技術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的光電傳感器，識別通道內通行的乘客及隨身物，根據(jù)識別結果控制扇門的開關，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的關鍵。

1 閘機設備

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，門式閘機應用越來越普及。與轉桿式閘機相比(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)，阻擋機構不與乘客直接接觸，人機友好性好，而且結構簡單，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計

通行邏輯控制技術是閘機的重要技術，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［5］。

2.1 通行邏輯控制設計原則

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

(1)要符合國人使用習慣，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備，通行邏輯控制應考慮在單位時間內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

閘機作為收費設備，還需要盡可能增加收益，通行邏輯控制應能對各種逃票行為(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

本設計是通過檢測通道內光電傳感器的狀態(tài)變化，結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，兩者關系如式(1)［6］:

式中，k 為經(jīng)驗調整系數(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，兩者關系如式(2)［6］:

t——每條指令的執(zhí)行用時;

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

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變化關系

設計的閘機尺寸為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，所以對其監(jiān)管的力度就十分有限。一旦發(fā)生金融會計風險，就不可避免地會產生部門之間相互推卸責任，問題不能夠及時、更好地解決，新的問題重復不斷地產生。

識別準確性除了與傳感器數(shù)量密切相關之外，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，若位置權值越高，則對應的通行監(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，當通道內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值分布。在分析我國相關國家標準的基礎上，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、乘客步行側投影［8］。根據(jù)乘客通行步行圖和步行姿勢側投影，仿真通行監(jiān)控傳感器的狀態(tài)變化，利用GRBF 神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)對通道內分布位置的權值分布統(tǒng)計［9］。

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

圖6 閘機通道內位置的權值分布圖

2.2.3 傳感器的布點

根據(jù)上面的傳感器數(shù)量算法結果和位置選擇算法結果，結合閘機本身的設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)對通道內通行物的分類和通行行為的識別。

2.3 通行邏輯控制設計方法

基于通道傳感器設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，在總結的基礎上設計。但實際上這種方法是不可能的，乘客的行為具有不可預測性，同時也是無窮的，因此不可能總結所有的情況。二是基于傳感器的狀態(tài)變化從數(shù)學上對所有可能的情況進行設計，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)進行程序設計也是不可能的。

因此結合兩者的優(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)建設中應繼續(xù)采用，并不斷完善。由于技術一直由國外廠家掌握，因此通過對通行邏輯技術的研究，進行自主研發(fā)，標志著AFC 系統(tǒng)設備國產化又向前邁出一大步。解決門式閘機關鍵模塊長期依賴進口的問題，可以極大地降低建設方在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)國產化項目和業(yè)務的快速發(fā)展。同時基本掌握其中的關鍵技術(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)技術人員，有利于后續(xù)的技術完善。

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，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)、開關門、報警等判斷處理，即傳感器——事件——控制。為設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，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］.火災科學，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)中人體識別技術的研究與應用［J］.電氣傳動自動化，2008，30(1):22.

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

［6］廣州市地下鐵道總公司.基于神經(jīng)網(wǎng)絡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品設計中的應用方法［J］.江蘇大學學報:自然科學版，2006，27(B09):64.

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