鐵路線路障礙監(jiān)測報警系統(tǒng)研究

鄭亞宏，何家玉

（1. 中國鐵路成都局集團有限公司 研發(fā)中心（科研所），四川 成都 610081；2. 成都希德瑞光科技有限公司，四川 成都 610081）

1 鐵路線路安全防護現(xiàn)狀

中國鐵路成都局集團有限公司（簡稱成都局集團公司）所轄鐵路地處山區(qū)，鐵路沿線環(huán)境復雜，面臨的主要安全問題是鐵路沿線易發(fā)生泥石流、落石等極度危險的異物侵限，目前僅Ⅰ級防洪點就涉及崩塌落石54處，危石上道的隱患巨大。同時對鐵路線路限界中的行人、動物等移動物體的入侵也必須及時防范。傳統(tǒng)鐵路線路安全防護主要依靠人工巡檢[1-2]，同時設置防護網保護鐵路不受異物入侵。但由于地形復雜，人工巡查不能保證實時性。防護網雖然對防止山體落石侵入鐵路能起到較好作用，但不能對已侵入到鐵路線上的落石、泥石流進行主動監(jiān)測，也不能防止人、動物等機動性較大的異物入侵鐵路。隨著視頻監(jiān)控技術的發(fā)展，在鐵路沿線事故多發(fā)線路上安裝了視頻裝置，通過人工觀察視頻以判斷是否出現(xiàn)異物侵限，但人工監(jiān)控容易因為疲勞導致漏檢，自動化程度低，因此鐵路線路障礙物的自動監(jiān)控技術是不可缺少的部分[3]。

近年來，隨著信息技術的快速發(fā)展，國內外都開始關注鐵路障礙物監(jiān)測新技術的研究。視頻監(jiān)控與圖像處理技術相結合的方式在鐵路異物監(jiān)測方面的應用逐漸被嘗試[4-6]，但由于相機拍攝的圖像質量受環(huán)境及天氣的影響較大，使該技術在實際應用中嚴重受限。在關鍵區(qū)域的軌道兩側安裝多傳感器系統(tǒng)實現(xiàn)障礙物監(jiān)測的方法也被用于監(jiān)測異物入侵狀況[7-9]，但該方法需要對沿線設備定期進行檢測，增加了維護工作量，并未有效起到鐵路線路障礙自動監(jiān)測報警的作用。移動式監(jiān)測方法能夠周期性對障礙物進行掃描監(jiān)測[10]，但系統(tǒng)所采用的攝像機探測范圍有限，受光線等影響大，不利于在軌道交通中推廣使用。

以二維平面掃描模式的激光雷達為探測手段的新型技術被引入成都局集團公司鐵路線路安全防護系統(tǒng)中，該系統(tǒng)運行的基礎是使用激光雷達平面掃描且高出軌道一定距離，對高于鋼軌并處于掃描平面所設置防區(qū)內的物體進行識別。實際應用表明，平面掃描模式的激光雷達系統(tǒng)能夠對防護區(qū)域內的異物進行一定程度的有效監(jiān)測并進行報警處理。但這種平面掃描模式在使用中存在較多重大缺陷，主要包括：一是由于只能對平行于軌道面的平面進行掃描，只能獲取1個平面內的信息，不能獲取障礙物的三維立體數(shù)據(jù)，導致誤報較多。二是二維平面掃描方式在施工和后期維護中，要經常對掃描平面高度進行調節(jié)，施工和后期維護工作量大，維護成本高。三是在平面掃描中，前端的小障礙物會遮擋后面的大障礙物從而發(fā)生漏報的可能。

為了彌補上述平面掃描工作模式的不足，以三維立體掃描為基礎的激光雷達被引入鐵路線路安全防護系統(tǒng)中。這種三維掃描方式可對整個防區(qū)進行掃描成像，獲取防區(qū)內立體的三維點云圖像信息。對高出軌面上方物體的位置、高度、動靜等多種形態(tài)進行全方位識別，使整個系統(tǒng)具有更高的目標識別能力，并配合算法解決侵限報警問題，可滿足鐵路復雜場景的防護應用要求。

2 激光雷達在鐵路線路障礙監(jiān)測中的應用

2.1 基本原理

三維掃描模式是利用激光束在三維空間進行掃描，記錄各掃描點的距離、掃描角度信息（見圖1）。激光雷達在掃描過程中獲取的是極坐標值（r，θ，φ），需要通過直角坐標轉換公式將極坐標值轉換為直角坐標系值（x，y，z）（見圖1（a））。

完成坐標轉換后，各掃描點就能在直角坐標系下表示出來。通過掃描角度的設置，使該三維掃描的激光束對所需要防護的區(qū)域進行掃描成像。如圖1（b）所示，激光束在持續(xù)掃描過程中能夠完整地覆蓋需要防護區(qū)域的鋼軌、枕木以及周邊的部分環(huán)境。掃描所獲取的三維立體點云數(shù)據(jù)經圖形化處理后效果見圖1（c）。

圖1 三維掃描模式線路障礙自動監(jiān)測報警系統(tǒng)原理

三維點云圖像處理算法是利用三維點云數(shù)據(jù)中包含的軌道、枕木輪廓特征提取與軌道相切的特征平面，并以此特征平面作為對障礙物進行空間分類的基準。當軌道上方存在一組障礙物的點云數(shù)據(jù)時，可通過逐一迭代的方式計算出該組點云數(shù)據(jù)（x，y，z）距離該平面的值。得到障礙物各測量點距離該基準平面的距離信息后，結合障礙物各點的空間位置值（x，y，z）便能得到障礙物位置、高出特征平面值以及障礙物形狀等關鍵數(shù)據(jù)。由于該特征平面與軌道相切，所以通過設置高出特征平面的高度閾值和尺寸閾值便能對入侵防區(qū)的障礙物進行危險狀況判定。三維立體數(shù)據(jù)的直觀顯示見圖2（俯視圖在上，側視圖在下）。當有異物進入到防區(qū)時，通過計算便可得到該障礙物三維立體數(shù)據(jù)（包括高度、寬度尺寸等）。

圖2 防區(qū)內的三維點云數(shù)據(jù)圖

2.2 圖像處理算法流程

異物識別與報警算法處理流程見圖3。點云隊列與點云預處理是將激光雷達采集的數(shù)據(jù)進行隊列分組并進行坐標變換與濾波處理。坐標變換將激光雷達的極坐標系轉換為直角坐標系，而濾波處理是去除點云中的噪聲和異常點。背景差分的目的是對采集的每幀點云數(shù)據(jù)進行空間分割，將數(shù)據(jù)分析重點集中在軌道面以上的空間中，減少系統(tǒng)運算量，提高系統(tǒng)計算速度與實時性。背景差分的基礎是被監(jiān)測區(qū)域中軌道本身的空間不變性，在系統(tǒng)正常工作情況下，利用點云隊列中的數(shù)據(jù)可提取出與軌道相切的特征平面，并以此平面作為空間分類的分割基準對入侵障礙物的狀態(tài)進行判斷。在成功地獲取特征平面后，后續(xù)幀的數(shù)據(jù)便不再需要進行該過程的運算，只需利用所獲取的特征平面對各幀數(shù)據(jù)進行空間分割，便可得到各幀圖像中高出軌道面的點云集合。利用聚類算法單元對這些高出軌道面的點云集合進行聚類分析，獲取障礙物的數(shù)量、空間位置等信息。

聚類分析處理采用k-means（k-均值）算法[11]對位于特征平面上的點云集合進行聚類分割，其數(shù)學計算過程首先是利用表達式計算點云的聚類誤差，然后通過迭代計算的方式使聚類誤差E最小從而實現(xiàn)簇的劃分。

在實際情況下，無法提前預知侵入防區(qū)的障礙物數(shù)目，即無法提前確定k-均值算法對應的k值。對此，采用手肘法（elbow method）確定合適的聚類k值[12]，手肘法判斷的參數(shù)指標是誤差平方和值（SSE）。對不同的k值先執(zhí)行k-均值算法，然后得到不同k值和對應SSE值的變化關系，最后取SSE值變化最顯著拐點時對應的k值作為最佳k值，以此做到k值根據(jù)實際障礙物數(shù)據(jù)自適應變化。另外，為了提高準確性，減少誤差干擾，算法單元設定了最小閾值，對于聚類分割得到的單個點云集合，如果其點數(shù)小于最小閾值，即認為此集合無效，被舍棄。

聚類分析得到空間獨立的點云集合被識別為障礙物，然后將各不同空間位置的障礙物分別處理得到類別、位置、尺寸（長、寬、高）等信息，并根據(jù)不同的空間位置對障礙物進行標識。其中位置和尺寸信息均在三維直角坐標系下表示，能夠直觀展現(xiàn)出入侵障礙物的空間狀態(tài)信息。對于已經標識的障礙物，根據(jù)時間順序對比各幀數(shù)據(jù)即可判斷出該障礙物的運動狀態(tài)。最后，綜合障礙物的所有信息，依據(jù)預設的報警策略，推送報警信息。

圖3 異物識別與報警算法處理流程

3 系統(tǒng)實現(xiàn)

3.1 實現(xiàn)方案

根據(jù)《線路障礙自動監(jiān)測報警系統(tǒng)暫行技術條件》（鐵總科技〔2015〕184號）[13]，鐵路線路障礙監(jiān)測報警系統(tǒng)三維掃描前端裝置安裝方式見圖4，帶激光雷達的前端裝置安裝在安裝桿上，安裝桿安裝在距離軌道一定距離范圍之內，該安裝距離在滿足激光雷達有效工作距離的同時必須要保障鐵路安全，避免出現(xiàn)安裝桿異常而影響鐵路安全的情況?？刂乒裼靡垣@取三維激光雷達掃描頭掃描的數(shù)據(jù)，并進行數(shù)據(jù)分析和實時處理，需要根據(jù)現(xiàn)場的安裝環(huán)境調整安裝角度θ，以使激光的掃描點能夠完整覆蓋所需要防護的區(qū)域。

圖4 系統(tǒng)前端裝置安裝方式

3.2 監(jiān)測報警防護區(qū)域的設置

在實際鐵路線路中，道砟經常高出軌道，給平面掃描模式的障礙監(jiān)測報警系統(tǒng)造成巨大問題，導致系統(tǒng)往往不能有效工作。三維成像模式可對防區(qū)進行分段、分級處理，有效屏蔽道砟影響，降低虛警率。在實際使用中可依據(jù)鐵路建筑限界標準，對防區(qū)進行2個等級的防護閾值設定。三維點云空間數(shù)據(jù)的報警防護區(qū)域設置見圖5，對于距離軌道較近的區(qū)域設置成一級防區(qū)，該防區(qū)的閾值高度設置較低，而距離軌道較遠的區(qū)域設置成二級防區(qū)，閾值高度設置得較高一些，如此便可有效減少線路兩旁道砟造成的虛警。報警防護區(qū)域的空間可設置性是三維點云圖像的重要特點，其充分利用了三維點云圖的空間分布特性，是二維平面數(shù)據(jù)不具備的特殊功能之一。

圖5 三維點云空間數(shù)據(jù)的報警防護區(qū)域設置

3.3 系統(tǒng)組成

系統(tǒng)硬件組成見圖6。系統(tǒng)集成了激光雷達與視頻攝像的綜合功能，主要由激光雷達、視頻攝像、二級服務器（現(xiàn)場控制機柜）、報警單元和中心服務器組成，其中實現(xiàn)三維掃描的前端裝置是該系統(tǒng)最重要的組成部分，是對防區(qū)進行探測的最直接現(xiàn)場設備；視頻攝像則是對防區(qū)異物進行識別與判定的輔助手段；二級服務器與中心服務器負責將前端裝置計算得出的報警信息進行處理、存儲、上傳，并管理和監(jiān)控整個線路障礙報警系統(tǒng)的運行狀況。

圖6 系統(tǒng)硬件組成

與硬件平臺對應的軟件單元組成見圖7，主要包括現(xiàn)場二級服務器軟件、中心服務器軟件以及客戶端軟件單元?，F(xiàn)場二級服務器軟件管理多臺前端設備，其主要功能包括存儲和轉發(fā)數(shù)據(jù)、攝像機報警聯(lián)動控制、前端設備監(jiān)測等功能。每一級軟件功能的內部都同時并行運行3種處理任務：（1）系統(tǒng)基礎狀態(tài)信息監(jiān)控，確保系統(tǒng)硬件部分處于穩(wěn)定的工作狀態(tài)；（2）報警信息處理，根據(jù)報警的優(yōu)先級向硬件單元或者軟件單元發(fā)送相對應的控制信號和邏輯指令；（3）設備的指令控制，確保用戶能夠遠程地對設備進行遠程操控。

圖7 系統(tǒng)軟件單元組成

4 功能試驗

4.1 模擬環(huán)境試驗

在系統(tǒng)進行實際鐵路環(huán)境測試前，在模擬環(huán)境中依據(jù)《線路障礙自動監(jiān)測報警系統(tǒng)暫行技術條件》對落石、行人、泥石流等多種狀態(tài)的異物入侵進行長期嚴格的測試。模擬環(huán)境的測試結果表明：該系統(tǒng)能夠對落石、停留于防區(qū)的行人、泥石流（模擬）等情況實現(xiàn)及時報警。

4.2 實際環(huán)境試驗

為了進一步驗證該系統(tǒng)在實際有列車運行環(huán)境中的工作狀況，選擇寶成線某段作為實際測試環(huán)境，該路段山高坡陡，易發(fā)生落石入侵，是驗證系統(tǒng)綜合功能的典型環(huán)境。實際線路測試除了可對行人、落石等進行基礎報警測試外，更重要的是對該系統(tǒng)的環(huán)境適應能力（防風、防振、防雨雪等）、列車識別能力、復雜環(huán)境中的通信功能等進行綜合功能驗證。同時，對自動行駛或停留列車的識別是系統(tǒng)降低虛警率的關鍵，因此在實際測試中，對列車識別和停留于軌道上靜止異物的監(jiān)測是功能驗證的重點內容。

現(xiàn)場設備的安裝環(huán)境和安裝方式見圖8?，F(xiàn)場設備的安裝方式為立桿安裝，激光雷達設備的安裝桿高2.8 m，視頻攝像頭的安裝桿高3.5 m，2根安裝桿距離最近軌道距離均為3 m。為了確保鐵路現(xiàn)場安全，2根安裝桿都通過拉線對其進行安全防護，防止意外情況發(fā)生?，F(xiàn)場設備采用220 V電源供電，網絡傳輸采用無線通信方式?，F(xiàn)場點云圖像數(shù)據(jù)、報警信息、視頻圖像數(shù)據(jù)均通過無線傳輸?shù)竭h程監(jiān)控中心。

圖8 現(xiàn)場設備安裝

現(xiàn)場為真實的列車運行環(huán)境，在25 d的連續(xù)測試中，未發(fā)現(xiàn)泥石流、落石入侵防區(qū)的情況，發(fā)現(xiàn)多次人員上道的狀況，并進行了一級報警處理。系統(tǒng)能夠準確識別列車，對于列車的報警可根據(jù)需要進行忽略或者預警處理。在此次系統(tǒng)功能驗證中，將列車報警信息做預警處理，目的是能夠通過報警信息獲悉設備前端的運轉和通信狀況，例如報警功能是否及時等。人員在鐵路線上施工的點云和視頻圖像見圖9，圖9（a）為現(xiàn)場的三維點云圖像，包括俯視（上）和側視（下）的觀看效果，其中紅色顯示部分是算法處理完成之后對異物的標識，與圖9（b）的視頻圖像場景相對應。從圖中可以直接觀察到，利用激光雷達掃描獲取的現(xiàn)場圖像不受現(xiàn)場光照的影響，能夠完整地構建出防區(qū)內的三維圖像，是視頻圖像功能的優(yōu)異補充，可在夜間有光照干擾的情況下對防區(qū)進行充分監(jiān)控。

圖9 人員上道的三維點云圖像及其對應的視頻圖像

行駛列車的點云和視頻圖像見圖10，圖10（a）為三維點云圖，包括俯視（上）和側視（下）的觀看效果，其中紅色顯示部分是算法處理完成之后對行駛列車的標識，由于激光雷達是單側安裝，不能對列車進行整體掃描，所以只能得到側面的點云數(shù)據(jù)。圖10（b）為行駛列車的視頻抓拍圖像。三維點云中的列車特征明顯，直接利用點云數(shù)據(jù)便可有效對列車進行識別分類，降低列車導致的虛警。

圖10 列車的三維點云圖像及其對應的視頻圖像

對25 d不間斷測試數(shù)據(jù)進行分析，列車出現(xiàn)次數(shù)最多，占絕大部分，出現(xiàn)次數(shù)共為1646次，由靜止物體而產生的報警則為86次。對靜止物體報警的視頻與點云圖像分析結果表明：大部分的報警是由人員在沿線作業(yè)、施工引發(fā)，少部分是由停留在軌道上的小動物引發(fā)。

5 結論

鐵路線路障礙監(jiān)測報警系統(tǒng)采用905 nm波長激光為探測光源，該激光波長處于第1大氣窗口，水汽吸收少，具備優(yōu)異的穿透效果。激光光束發(fā)散角為1 mrad量級，在該量級的發(fā)散角條件下，激光光點較大，部分光脈沖將被光束路徑中的多個物體反射，剩下光能量部分將由被測目標的表面反射。激光雷達的多回波檢測技術能夠可靠濾除激光光束路徑中的雨、雪、灰塵和冰雹造成的干擾，可對被測目標進行準確的測量。

在模擬環(huán)境與現(xiàn)場實際測試中，均對激光雷達的環(huán)境適應能力進行了檢測，在為期1年的模擬環(huán)境測試中發(fā)現(xiàn)，該系統(tǒng)能夠在高溫、大雨、濃霧的環(huán)境中穩(wěn)定工作，在實際線路（寶成線天氣情況為多雨、多霧）中的運行測試也表明，該系統(tǒng)能夠適應大雨、霧的環(huán)境。三維掃描前端裝置立桿安裝的特點使系統(tǒng)能夠有效排除鐵路道旁雜草的干擾，監(jiān)測到軌道面上方一定空間范圍內的所有異物入侵狀況，包括懸空異物入侵的情況。三維視角能夠得到入侵異物的準確三維圖像信息，包括高度、尺寸、位置信息。通過對異物點云數(shù)據(jù)的空間分類和多幀圖像的對比分析可準確識別停留在防區(qū)的靜止異物和行人停留，根據(jù)異物在防區(qū)內所處的位置信息便可知所處的防區(qū)級別（一級防區(qū)/二級防區(qū)），而在空間分類和多幀圖像對比的基礎上增加點云投影處理分析，可準確識別列車和移動的行人。

三維模式的鐵路線路障礙監(jiān)測報警系統(tǒng)能夠完全實現(xiàn)《線路障礙自動監(jiān)測報警系統(tǒng)暫行技術條件》要求的多種異物入侵的報警監(jiān)測，是山區(qū)鐵路崩塌落石防護可靠的技術裝備。系統(tǒng)在對異物種類的識別檢測方面還需要進一步研究，后續(xù)的工作重點應集中在研究多傳感器數(shù)據(jù)融合技術，更加有效地利用視頻圖像和三維點云圖像，使系統(tǒng)能夠適應更復雜的場景，并對異物種類進行準確的識別。