城市軌道交通列車自主感知系統(tǒng)及關(guān)鍵技術(shù)研究

吳 昊

(上海富欣智能交通控制有限公司， 201203， 上?！胃呒壒こ處?

近年來,在我國核心技術(shù)自主化的倡導(dǎo)下，一批城市軌道交通信號企業(yè)已掌握核心技術(shù)，如FAO(全自動運(yùn)行)已從DTO(有人值守的列車全自動運(yùn)行)發(fā)展到UTO(無人值守的列車全自動運(yùn)行)，并得到廣泛運(yùn)用[1]。在此過程中，行業(yè)從業(yè)者一方面要面臨城市軌道交通運(yùn)營新需求、新場景的挑戰(zhàn)；另一方面，得益于科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展，使行業(yè)從業(yè)者有機(jī)會采用新技術(shù)來解決新挑戰(zhàn)。

本文從城市軌道交通列車運(yùn)行控制系統(tǒng)的角度出發(fā)，面向FAO的新運(yùn)營場景和需求，闡述自主感知系統(tǒng)及其功能；并結(jié)合具體項(xiàng)目應(yīng)用，介紹該系統(tǒng)中涉及的關(guān)鍵技術(shù)。

1 城市軌道交通運(yùn)營的新需求

城市軌道交通安全運(yùn)營的核心是在一定環(huán)境條件下，實(shí)現(xiàn)設(shè)備系統(tǒng)與管理手段的高效融合，實(shí)現(xiàn)安全、高效、經(jīng)濟(jì)的運(yùn)輸。對FAO而言，運(yùn)營列車上不再設(shè)置司機(jī)崗位，環(huán)境、設(shè)備系統(tǒng)和管理手段等的融合關(guān)系發(fā)生了變化[2-3]，主要體現(xiàn)在：

1)運(yùn)營環(huán)境。正常的FAO運(yùn)營場景下，列車主要依靠機(jī)電系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)運(yùn)營，異常場景下則由機(jī)電系統(tǒng)和運(yùn)營管理人員協(xié)同完成。上述模式的前提是在“封閉”路權(quán)下討論“場景”。而在實(shí)際運(yùn)營過程中，所謂“封閉”的運(yùn)營環(huán)境只是一種假設(shè)，是依靠運(yùn)營維護(hù)人員和司機(jī)在運(yùn)營階段共同監(jiān)督完成。因此，F(xiàn)AO系統(tǒng)在運(yùn)營階段尚未能做到全線、全時段的實(shí)時監(jiān)控，存在運(yùn)行線路被障礙物“侵限”的可能性。

2)設(shè)備系統(tǒng)。一些特別繁忙和客流不均衡的線路，一方面需要車輛設(shè)備系統(tǒng)高可靠性運(yùn)行，另一方面存在列車聯(lián)掛運(yùn)行等高級功能需求。綜合考慮車輛設(shè)備系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行的可靠性指標(biāo)，以及公共交通運(yùn)營中斷對社會的影響等因素，往往采用預(yù)留降級系統(tǒng)方案實(shí)現(xiàn)后備運(yùn)營，以降低車輛設(shè)備系統(tǒng)故障的影響。目前，后備運(yùn)營系統(tǒng)方案采用點(diǎn)式方案，由于設(shè)備較多且系統(tǒng)較為復(fù)雜，相應(yīng)的運(yùn)營維護(hù)工作量亦較大。

3)運(yùn)營管理。FAO系統(tǒng)的核心是降低運(yùn)營管理要素中人的參與度，從而達(dá)到提升效率、降低成本的目的。這勢必對車輛設(shè)備系統(tǒng)的可靠性和可用性提出更高要求。因此，列車需要在薄弱環(huán)節(jié)增加設(shè)備冗余和運(yùn)營管理手段。在列車不再設(shè)置司機(jī)崗位的情況下，中心調(diào)度員缺少運(yùn)營現(xiàn)場的聯(lián)絡(luò)員，無法有效掌握現(xiàn)場情況，存在監(jiān)管盲區(qū)。因此，需在車端和地面設(shè)置相應(yīng)設(shè)備系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場的監(jiān)看和基本分析，解決缺少“現(xiàn)場聯(lián)絡(luò)員”的問題。

上述是城市軌道交通行業(yè)在新階段、新時期亟待解決的問題。在此背景下，立足于行業(yè)技術(shù)發(fā)展路線和工業(yè)社會基礎(chǔ)技術(shù)發(fā)展的機(jī)遇，提出城市軌道交通自主感知系統(tǒng)，以求從環(huán)境感知入手，提升車輛設(shè)備系統(tǒng)能力，從而解決城市軌道交通的新問題。

2 自主感知系統(tǒng)構(gòu)成及關(guān)鍵技術(shù)

自主感知系統(tǒng)是指城市軌道交通移動載體(主要是列車車輛)和地面固定機(jī)電設(shè)施對周圍環(huán)境信息的獲取和識別。自主感知系統(tǒng)需通過各種傳感器獲取包括本車狀態(tài)、設(shè)備狀態(tài)、線路狀況、延線標(biāo)志等大量環(huán)境信息。自主感知系統(tǒng)對環(huán)境的感知，是幫助補(bǔ)充FAO系統(tǒng)對環(huán)境信息感知的不足，是加強(qiáng)運(yùn)營指揮的重要手段。通過自主感知系統(tǒng)，可以實(shí)現(xiàn)以下功能：①運(yùn)行環(huán)境中的障礙物檢測;②運(yùn)行環(huán)境中的侵限監(jiān)測;③基礎(chǔ)設(shè)施的檢測與監(jiān)督?；谝陨瞎δ?，可以支撐后備運(yùn)營、列車自主運(yùn)行、列車輔助駕駛、在線編解掛等新的運(yùn)營需求。

作為具有自主環(huán)境感知能力和對環(huán)境施加影響的自主感知系統(tǒng)，無論其屬于移動端或地面，均包括傳感器(組)、原始感知數(shù)據(jù)處理、感知數(shù)據(jù)融合、感知決策及感知輸出等基本構(gòu)成要素，如圖1所示。這些要素形成自主感知系統(tǒng)的主要處理邏輯，并通過特定形式的輸出反饋于城市軌道交通環(huán)境中，構(gòu)成完整的閉環(huán)感知體系[4]。

圖1 自主感知系統(tǒng)的基本要素構(gòu)成Fig.1 Fundamental elements of autonomous perception system

2.1 傳感器(組)

傳感器(組)是自主感知系統(tǒng)的數(shù)據(jù)來源，負(fù)責(zé)對城市軌道交通環(huán)境進(jìn)行多種形式的檢測。目前，廣泛使用的傳感器包括攝像機(jī)類(可見光、紅外等)、雷達(dá)類(毫米波、激光等)、定位類(全球定位系統(tǒng)，城市軌道交通專用定位信標(biāo)、計(jì)軸、軌道電路等)、測速測距類(速度計(jì)、加速度計(jì)等)及環(huán)境監(jiān)控類(液位、氣體、溫度等)等。根據(jù)不同的應(yīng)用場景，同一類傳感器可能配置多個，或同時配置不同類傳感器構(gòu)成傳感器組，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)冗余、延續(xù)和互補(bǔ)。

2.2 原始感知數(shù)據(jù)處理

原始感知數(shù)據(jù)處理通過接收前端傳感器(組)傳遞來的環(huán)境信息，結(jié)合特定傳感器的檢測原理和設(shè)備規(guī)格，將原始環(huán)境信息轉(zhuǎn)化為具備一定邏輯意義的初級感知結(jié)果。例如，攝像機(jī)傳來的圖像可被解釋為包含特定種類的視覺目標(biāo)，激光雷達(dá)傳來的點(diǎn)云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化目標(biāo)，等等。由于原始環(huán)境信息包含的信息量巨大，且不確定性強(qiáng)，實(shí)踐中一般使用人工智能作為關(guān)鍵處理措施，通過大量數(shù)據(jù)的反復(fù)迭代和訓(xùn)練完善數(shù)據(jù)處理模型，實(shí)現(xiàn)對原始環(huán)境信息的充分解析和利用。

2.3 感知數(shù)據(jù)融合

感知數(shù)據(jù)融合是自主感知系統(tǒng)的關(guān)鍵處理環(huán)節(jié)。不同的初級感知結(jié)果被用于數(shù)據(jù)融合，形成對城市軌道交通環(huán)境的完整、有效并有一定冗余度的復(fù)合感知結(jié)果。感知數(shù)據(jù)融合的主要思路是基于數(shù)據(jù)本征的相似性(前融合)或互補(bǔ)性(后融合)，將不同源的數(shù)據(jù)進(jìn)行對齊(如時間同步和空間對準(zhǔn))、拼接(如將多塊局部數(shù)據(jù)合并為完整數(shù)據(jù))和補(bǔ)充(如補(bǔ)齊缺失的目標(biāo)屬性等)。

2.4 感知決策

感知決策是在復(fù)合感知結(jié)果的基礎(chǔ)上，根據(jù)場景特點(diǎn)和用戶要求，以自主感知為主要依據(jù)，判定對城市軌道交通運(yùn)營系統(tǒng)和運(yùn)營人員的影響和反饋。感知決策主要包括提示和控制兩類。提示類決策用于判定感知結(jié)果應(yīng)如何使運(yùn)營與操作人員、交通參與者知曉，并引導(dǎo)其做出及時、合理和安全的行為?？刂祁悰Q策用于判定感知結(jié)果如何使機(jī)電設(shè)備動作(如車輛加速或制動、信號機(jī)燈色切換、道岔開向等)，以規(guī)避運(yùn)營風(fēng)險、提高行車效率。感知決策主要面向城市軌道交通運(yùn)營需要，故其決策邏輯不僅需要考慮自主感知系統(tǒng)自身的能力，也需要兼顧城市軌道交通實(shí)際運(yùn)營工作的規(guī)程規(guī)范、人員的操作習(xí)慣、安全要求等。

2.5 感知輸出

感知輸出用于將感知決策的決策結(jié)果以客觀形式反饋給人員、被控設(shè)備或環(huán)境。提示類決策一般輸出給運(yùn)營人員(是否輸出給交通參與者，取決于其業(yè)務(wù)需要)，輸出手段多采用界面顯示、聲光提示等；控制類決策則輸出給被控設(shè)備，輸出手段包括網(wǎng)絡(luò)報(bào)文、硬線電信號等。

2.6 與城市軌道交通環(huán)境的交互

自主感知系統(tǒng)在城市軌道交通運(yùn)營場景下運(yùn)行時，其輸出會對環(huán)境造成影響。例如，若一列正常運(yùn)營的列車發(fā)現(xiàn)障礙物，可能導(dǎo)致后續(xù)列車的運(yùn)營時刻表變更；路面行駛的有軌電車根據(jù)路口擁堵情況動態(tài)調(diào)節(jié)自身車速，其自身的行駛又會使路口的通行狀態(tài)發(fā)生改變，從而緩解或加劇擁堵等。自主感知系統(tǒng)通過與城市軌道交通環(huán)境的持續(xù)交互，不斷確定城市軌道交通與社會交通、運(yùn)營系統(tǒng)等協(xié)作的平衡點(diǎn)，從而能夠在感知驅(qū)動下構(gòu)成協(xié)作共生的交通和社會體系。

3 自主感知系統(tǒng)的工程實(shí)踐

有軌電車是運(yùn)行在路面上，具有半獨(dú)立或開放路權(quán)(與社會交通混行)的一類城市城市軌道交通制式，車重大、車速快(旅行速度可達(dá)50～70 km/h)。其主要依靠司機(jī)目視駕駛，對行駛環(huán)境的監(jiān)控提出了較高要求，需要利用先進(jìn)的技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)自主感知需求。結(jié)合上海富欣智能交通控制有限公司近年來在有軌電車司機(jī)輔助駕駛(障礙物檢測)系統(tǒng)方面的研發(fā)成果，具體介紹自主感知系統(tǒng)的工程實(shí)踐。

3.1 技術(shù)路線選擇

自主感知系統(tǒng)面向有軌電車司機(jī)輔助駕駛的障礙物檢測，其目的是判定列車前方是否存在影響行車安全的障礙物，為司機(jī)行車提供指導(dǎo)，減輕其行車壓力，從而保障行車安全。在各種障礙物檢測手段中，基于視覺的方法依靠相機(jī)獲取圖像數(shù)據(jù)，通過綜合圖像處理方法和深度學(xué)習(xí)模型對障礙物進(jìn)行識別[5-6]，具有成本低、速度快和定制靈活等特點(diǎn)。為此，采用基于視覺傳感器融合的檢測方法和系統(tǒng)解決該問題。該方法結(jié)合長、短焦相機(jī)數(shù)據(jù)建立大范圍視場，通過深度學(xué)習(xí)模型對同步后的相機(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行目標(biāo)檢測，并對結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)融合；最后通過對軌道進(jìn)行識別，以軌道作為限界，判斷目標(biāo)是否侵界危及列車運(yùn)行。

3.2 自主感知系統(tǒng)及感知流程

用于障礙物檢測的自主感知系統(tǒng)包括感知模塊、車載主機(jī)(含處理軟件)和用戶/駕駛員界面3個部分，如圖 2所示。感知模塊對應(yīng)第2.1節(jié)所述傳感器(組)，由不同規(guī)格的相機(jī)構(gòu)成；車載主機(jī)負(fù)責(zé)執(zhí)行所有傳感器數(shù)據(jù)的獨(dú)立處理、數(shù)據(jù)融合和決策輸出；用戶/駕駛員界面為感知輸出的主要手段，用于向列車駕駛員進(jìn)行前方路況提示。

圖2 自主感知系統(tǒng)構(gòu)成Fig.2 Structure of autonomous perception system

嵌入車載主機(jī)的感知軟件，其處理流程主要分為4個模塊：相機(jī)驅(qū)動模塊，目標(biāo)檢測模塊，數(shù)據(jù)融合模塊及侵界判斷模塊。感知軟件處理流程框架如圖3所示。相機(jī)驅(qū)動模塊用以獲取實(shí)時的圖像數(shù)據(jù)，長焦相機(jī)和廣角相機(jī)結(jié)合使用可以分別解決遠(yuǎn)距離識別和寬范圍識別的問題。同時為保證數(shù)據(jù)一致性，需對上述兩路數(shù)據(jù)進(jìn)行同步處理。目標(biāo)檢測模塊以深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型為核心，并增加測距模塊，使模型原本的二維輸出轉(zhuǎn)換為帶有目標(biāo)距離的三維輸出，并提供障礙物距離信息給駕駛員作為判斷依據(jù)。數(shù)據(jù)融合模塊通過相機(jī)聯(lián)合標(biāo)定獲得參數(shù)，將圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配投影；并對比不同檢測結(jié)果的重合度，過濾掉其中重復(fù)的檢測結(jié)果。侵界判斷模塊通過對軌道進(jìn)行識別，以軌道作為限界，對檢測結(jié)果進(jìn)行劃分。

3.3 測試效果

試驗(yàn)以采集到的行人類障礙物圖像作為測試數(shù)據(jù)集(數(shù)據(jù)集中包含有軌電車前方0～250 m距離內(nèi)不同位置出現(xiàn)的行人圖片)，利用機(jī)器人操作系統(tǒng)(ROS)和Open CV軟件編寫測試程序進(jìn)行驗(yàn)證?；靖兄Ч鐖D4所示。有軌電車與路面車輛同行，對于非侵界的車輛或行人的檢測結(jié)果，若與侵界的檢測結(jié)果輸出一致，會影響司機(jī)判斷。因此，對非軌道限界內(nèi)的障礙物及侵界障礙物使用不同顏色進(jìn)行標(biāo)記。

圖3 感知軟件處理流程Fig.3 Flowchart of perception software processing

圖4 自主感知系統(tǒng)的基本感知效果Fig.4 Basic perception effects of autonomous perception system

通過對數(shù)據(jù)及集中圖像進(jìn)行感知處理和結(jié)果統(tǒng)計(jì)，得到總幀數(shù)、識別數(shù)/識別率、漏檢數(shù)/漏檢率誤檢數(shù)/誤檢率等一系列指標(biāo)，如表1所示。從試驗(yàn)結(jié)果中可看出，自主感知系統(tǒng)在有軌電車前方200 m內(nèi)的圖像具有非常好的識別效果；而對于有軌電車前方200 m以外的圖像，由于圖像中的目標(biāo)過小導(dǎo)致部分幀出現(xiàn)漏檢，可通過優(yōu)化模型、增加目標(biāo)跟蹤等措施進(jìn)行改善。

表1 自主感知系統(tǒng)試驗(yàn)結(jié)果

4 結(jié)語

本文面向城市軌道交通列車FAO帶來的需求與挑戰(zhàn)，以現(xiàn)代傳感器技術(shù)、人工智能技術(shù)與FAO系統(tǒng)的結(jié)合為基礎(chǔ)，提出了城市軌道交通自主感知系統(tǒng)的概念與作用、系統(tǒng)體系、功能、構(gòu)成要素及關(guān)鍵技術(shù)。將自主感知系統(tǒng)應(yīng)用在有軌電車上，其實(shí)踐結(jié)果表明，自主感知系統(tǒng)能夠與有軌電車運(yùn)營場景充分結(jié)合，能夠有效發(fā)揮各種傳感器和算法在環(huán)境感知中的優(yōu)勢，支撐運(yùn)營系統(tǒng)提高安全性和運(yùn)營效率，以進(jìn)一步發(fā)揮城市軌道交通制式的優(yōu)越性。