基于多傳感器融合的列車運(yùn)行環(huán)境自主感知系統(tǒng)設(shè)計(jì)

朱鴻濤,李 明,張 驕

(北京市地鐵運(yùn)營有限公司,北京 100044)

隨著現(xiàn)代城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)的日益復(fù)雜化,列車已成為連接城市和地區(qū)的主要紐帶。城軌交通的快速發(fā)展對列車安全和效率的要求也日益提高。然而,面對列車的高速行駛、復(fù)雜的線路布局和各種突發(fā)情況,如惡劣的天氣、道路上的突發(fā)障礙物(行人和倒伏的樹木)等都給列車的運(yùn)營帶來了巨大風(fēng)險。如何確保列車安全高效的運(yùn)行已成為當(dāng)前城市軌道交通行業(yè)亟待解決的難題[1]。在傳統(tǒng)的列車管理體系中,駕駛員的經(jīng)驗(yàn)和判斷起到了關(guān)鍵作用,但人的因素和視覺局限性無法保證百分之百的安全和準(zhǔn)確性[2]。隧道等關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的管理和維護(hù),同樣大部分依賴人工,這不僅增加了出錯的風(fēng)險,而且效率低下[3]。此外,一旦發(fā)生問題,還可能會影響到整個運(yùn)營系統(tǒng),給社會和經(jīng)濟(jì)帶來巨大損失。因此,如何利用現(xiàn)代科技手段,提高列車運(yùn)營的智能化程度,保障列車的安全和效率,已經(jīng)成為行業(yè)和研究領(lǐng)域的一個重要課題[4]。

基于此,本文提出了一種基于激光選通成像技術(shù)等多傳感器融合的列車運(yùn)行環(huán)境自主感知系統(tǒng)方案。該系統(tǒng)能夠有效識別和應(yīng)對各種運(yùn)行中的障礙物,大大提高列車在高架、地面、隧道等不同運(yùn)行環(huán)境中的安全性。

1 需求現(xiàn)狀與線路條件分析

1.1 需求現(xiàn)狀

軌道交通作為城市交通系統(tǒng)的重要組成部分,其高效和安全運(yùn)營對于城市的經(jīng)濟(jì)和社會穩(wěn)定至關(guān)重要。隨著城市規(guī)模的擴(kuò)大和人口密度的增加,全自動運(yùn)行系統(tǒng)已經(jīng)逐漸成為軌道交通發(fā)展的必然趨勢[5]。首先,高效的運(yùn)輸效率是城市軌道交通系統(tǒng)所追求的核心目標(biāo)之一。傳統(tǒng)的手動駕駛模式受到駕駛員疲勞、判斷失誤等主觀因素的影響,很難始終保持最佳的運(yùn)行效率。全自動運(yùn)行系統(tǒng)可以通過精確的計(jì)算和控制來實(shí)現(xiàn)最佳的行車速度、停車精度和發(fā)車間隔,從而大大提高運(yùn)輸效率[6]。其次,運(yùn)行安全性是任何交通系統(tǒng)都必須優(yōu)先考慮的關(guān)鍵因素。由于軌道交通系統(tǒng)運(yùn)營環(huán)境復(fù)雜,從地面到高架再到隧道,各種自然和人為因素都可能成為安全隱患[7]。而全自動運(yùn)行系統(tǒng)通過實(shí)時的數(shù)據(jù)收集、分析和決策,可以在第一時間發(fā)現(xiàn)并處理各種異常情況,大大降低事故發(fā)生的風(fēng)險。此外,為了適應(yīng)城市交通需求的快速變化,軌道交通系統(tǒng)還需要具備足夠的靈活性和適應(yīng)性。全自動運(yùn)行系統(tǒng)可以確保始終為乘客提供高效、便捷和舒適的服務(wù)[8]。

然而,盡管全自動運(yùn)行系統(tǒng)帶來了諸多好處,但其實(shí)施和運(yùn)營也面臨著許多挑戰(zhàn)。如何確保系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性,如何處理各種意外和異常情況,以及如何與現(xiàn)有的設(shè)施和技術(shù)進(jìn)行有效的集成,都是需要深入研究和解決的問題。鑒于現(xiàn)有列車運(yùn)行環(huán)境檢測技術(shù)存在的不足(表1),本文提出了基于多傳感器融合技術(shù)的列車運(yùn)行環(huán)境自主感知系統(tǒng),能夠適應(yīng)各種線路條件以及不同天氣環(huán)境,在列車運(yùn)行過程中既能檢測線路環(huán)境病害,指導(dǎo)線路維護(hù)人員及時消除障礙物侵限風(fēng)險,又能對已經(jīng)侵限的障礙物進(jìn)行安全可靠的檢測與防護(hù),有效保障列車運(yùn)行安全。

表1 幾種列車運(yùn)行環(huán)境檢測技術(shù)實(shí)現(xiàn)原理及存在不足

1.2 線路條件

為保證系統(tǒng)能夠適應(yīng)各種線路條件,現(xiàn)針對系統(tǒng)應(yīng)用中可能存在的線路條件進(jìn)行分析。

1.2.1 直道

如圖1所示,在直道行駛的列車1,需要能夠在相隔5 m的雙軌道上獨(dú)立自主地識別前方的障礙物,特別是前方軌道上的列車2,列車1對列車2識別距離≥500 m,并能識別如表2所示的障礙物類型。列車1的感知系統(tǒng)必須能確保即使在相鄰軌道有列車3的情況下也不會受到干擾。

圖1 直道場景

表2 障礙物識別范圍

1.2.2 坡道

坡道分為上坡和下坡兩種。根據(jù)GB 50157—2013《地鐵設(shè)計(jì)規(guī)范》,坡度場景可設(shè)為2°。在坡道的起始點(diǎn)和結(jié)束點(diǎn),列車需要有足夠的感知能力來確定前方坡道路段是否有其他列車,并計(jì)算與其的距離。如圖2所示的上坡場景,要求列車能夠識別本軌道限界范圍內(nèi)如表2所示的前方障礙物類型,而且不受相鄰軌道行車影響,識別距離≥280 m,其中上坡(3‰)激光盲區(qū)為15 m,下坡(3‰)激光盲區(qū)為23 m。

圖2 上坡場景

1.2.3 彎道

在彎道行駛時,列車需要額外注意由于隧道壁或護(hù)欄導(dǎo)致的視距變短的問題,因此要求系統(tǒng)能夠識別盡可能遠(yuǎn)的軌道限界和列車。當(dāng)列車行駛在R300 m的彎道上時,系統(tǒng)應(yīng)能確保識別距離達(dá)到56 m。實(shí)際軌道長度與識別距離誤差為1 m左右。不同曲線半徑的彎道最大識別距離如表3所示。

表3 彎道識別范圍

考慮到不同線路條件對列車運(yùn)行的影響,一個高效的自主感知系統(tǒng)是至關(guān)重要的,不僅可以確保列車的平穩(wěn)運(yùn)行,還可以有效提高乘客的安全性和舒適性。

2 列車運(yùn)行環(huán)境自主感知系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1 系統(tǒng)業(yè)務(wù)架構(gòu)

列車運(yùn)行環(huán)境自主感知系統(tǒng)通過一系列高精度傳感器,實(shí)時獲取列車前方的信息數(shù)據(jù)、速度數(shù)據(jù)以及定位數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)再經(jīng)過計(jì)算分析,被轉(zhuǎn)化為實(shí)時結(jié)果,隨后傳輸至人機(jī)交互界面和中心系統(tǒng),司機(jī)可以得到針對前方路況的及時提醒。系統(tǒng)的核心功能是在檢測到異常情況時自動提醒司機(jī),并在緊急情況下實(shí)現(xiàn)自主制動。此外,系統(tǒng)還可以為線路檢修維護(hù)人員提供線路狀況信息。圖3為業(yè)務(wù)架構(gòu)圖。

圖3 業(yè)務(wù)架構(gòu)圖

2.2 系統(tǒng)功能概述

列車運(yùn)行環(huán)境自主感知系統(tǒng)是一個高度集成、智能化的系統(tǒng),它結(jié)合了先進(jìn)的傳感器技術(shù)和人工智能算法,為列車運(yùn)行提供了一個全方位的安全保障。其主要功能包括:

(1) 障礙物檢測,使用激光雷達(dá)、長短焦相機(jī)、毫米波雷達(dá)等傳感器進(jìn)行掃描,實(shí)時感知前方的障礙物;

(2) 信號狀態(tài)檢測,識別前方的信號機(jī)狀態(tài);

(3) 隧道病害檢測,檢測隧道是否存在裂縫、表層剝落、滲水等異常情況;

(4) 數(shù)據(jù)上傳與存儲,系統(tǒng)將檢測到的病害結(jié)果通過4G-VPN網(wǎng)絡(luò)上傳到云端,并在本地保存詳細(xì)的測量數(shù)據(jù);

(5) 分級預(yù)警,系統(tǒng)根據(jù)障礙物的距離進(jìn)行分級預(yù)警,幫助司機(jī)及時作出決策;

(6) 緊急制動輸出,在檢測到前方存在障礙物或異常情況時,系統(tǒng)能夠自動啟動緊急制動;

(7) 高精度定位,構(gòu)建全線高精度的電子地圖,確保列車的準(zhǔn)確定位。

此外,系統(tǒng)還具備啟動時間控制、OTA、數(shù)據(jù)存儲、測距誤差控制、響應(yīng)時間控制等功能,確保列車平穩(wěn)、安全運(yùn)行。

2.3 系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)

列車運(yùn)行環(huán)境自主感知系統(tǒng)融合了前沿的傳感技術(shù)和先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理技術(shù),構(gòu)建了一個能夠?yàn)榱熊囂峁?shí)時、精準(zhǔn)的行駛環(huán)境感知的系統(tǒng)。如圖4所示,該系統(tǒng)包含激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、工業(yè)相機(jī)、選通相機(jī)和高精度掃描儀等多種傳感設(shè)備,從3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)、實(shí)時圖像和列車速度等維度捕獲列車前方的詳細(xì)信息。激光雷達(dá)提供了3D的空間信息,毫米波雷達(dá)在惡劣天氣條件下仍能穩(wěn)定工作,而相機(jī)和掃描儀提供了清晰的視覺數(shù)據(jù)。系統(tǒng)通過線路的高精度地圖進(jìn)行導(dǎo)航,確保列車在其行駛路徑上獲得準(zhǔn)確的位置感知。系統(tǒng)主機(jī)在接收到來自傳感器的數(shù)據(jù)后,將其與這些高精度地圖進(jìn)行匹配,準(zhǔn)確地確定列車的位置。

圖4 系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)圖

3 關(guān)鍵技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)

3.1 激光選通相機(jī)成像技術(shù)

激光選通相機(jī)成像技術(shù)為軌道交通安全帶來了一種具有革命性的視覺解決方案。在雨霧等惡劣天氣條件下,傳統(tǒng)成像技術(shù)往往受到各種限制,難以獲取清晰的影像,進(jìn)而影響列車的運(yùn)行和安全。激光選通相機(jī)成像技術(shù)的核心是利用高峰值功率脈沖激光光源的高穿透性,通過納秒脈沖激光照明與納秒門控快門同步,實(shí)現(xiàn)對特定距離范圍內(nèi)目標(biāo)的高對比度成像。由于該技術(shù)只捕獲特定空間范圍內(nèi)的目標(biāo)信號,因此能有效地避免環(huán)境光和散射干擾,確保在惡劣環(huán)境下仍能獲得清晰、高對比度的影像。

如圖5所示,激光選通相機(jī)成像技術(shù)原理是基于激光距離門控成像,在特定的時序下,激光照射被測物體,當(dāng)物體的反射光返回時,相機(jī)門控快門開啟,僅接收這一時段的返回信號并進(jìn)行處理,從而實(shí)現(xiàn)對特定范圍內(nèi)目標(biāo)的精準(zhǔn)成像。

圖5 激光選通相機(jī)成像技術(shù)原理圖

在惡劣天氣,如大雨或濃霧中,懸浮在空氣中的水滴或其他顆粒會引起光的散射,尤其是后向散射,對相機(jī)成像造成干擾。當(dāng)環(huán)境的能見度降低時,這種散射對成像的影響變得尤為嚴(yán)重,使得目標(biāo)信號在大量的散射信號中幾乎難以辨認(rèn)。激光選通相機(jī)成像技術(shù)正是為解決這一問題而設(shè)計(jì)的。通過控制激光發(fā)射和相機(jī)門控的同步,使得相機(jī)在大量后向散射發(fā)生時不采集圖像,只在目標(biāo)反射信號返回的短時間內(nèi)開啟,從而大幅減少散射帶來的干擾。

該技術(shù)的應(yīng)用,不僅僅是提高列車行駛的視覺質(zhì)量,更關(guān)乎到列車行駛的安全性,尤其是在諸如隧道、橋梁和交叉口等關(guān)鍵區(qū)域。通過有效避免環(huán)境光和散射的干擾,確保即使在最惡劣的條件下,列車前方的障礙物、信號燈、列車、行人等目標(biāo)都能被準(zhǔn)確、迅速地檢測到,為列車的安全運(yùn)行提供了有力的技術(shù)保障。

3.2 基于多傳感器融合的自主感知技術(shù)

為了應(yīng)對列車運(yùn)行環(huán)境的復(fù)雜性,如隧道內(nèi)的暗光環(huán)境等,結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù),開發(fā)了一種能夠精準(zhǔn)識別列車前方的軌道、信號機(jī)、其他列車、行人和其他障礙物的多目標(biāo)識別算法。對于在軌道運(yùn)行環(huán)境中尺寸較小、易于背景混淆的信號機(jī),采用自適應(yīng)邊緣檢測級聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法,以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的信號機(jī)定位和分類。

除了視覺傳感器,本文還利用激光雷達(dá)進(jìn)行前方物體的距離測量。結(jié)合機(jī)器視覺和雷達(dá)的數(shù)據(jù),可以更精確地檢測和跟蹤前方的危險障礙物,并實(shí)時判斷其位置和狀態(tài)。

為了克服單一相機(jī)在長距離全方位感知上的局限性,提出了一種基于長焦和短焦相機(jī)融合的列車車載環(huán)境感知方案。這種方案可以解決車載感知的“近視”或“遠(yuǎn)視”問題,確保列車可以全方位地感知前方的環(huán)境。

為了進(jìn)一步增強(qiáng)系統(tǒng)的檢測和分類能力,系統(tǒng)建立了一個大型的圖像樣本庫,包括軌道線、列車、信號燈和線路隧道特征等多種樣本。這些樣本被標(biāo)記和分類,并在深度學(xué)習(xí)平臺上進(jìn)行訓(xùn)練。系統(tǒng)采用了高效的軌道區(qū)域提取算法,可識別出列車前方的軌道區(qū)域,并為列車行駛定義了一個精準(zhǔn)的限界范圍,基于大量先驗(yàn)數(shù)據(jù)優(yōu)化的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多目標(biāo)識別技術(shù)能夠檢測并識別出前方的障礙物。數(shù)據(jù)處理涉及同步、感知和決策等多個模塊。車載主機(jī)首先進(jìn)行數(shù)據(jù)同步,確保接收到的所有數(shù)據(jù)都是同步的;然后,通過感知模塊對數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析,檢測出列車的實(shí)時位置、前方障礙物、信號機(jī)狀態(tài)以及任何潛在的線路病害;最后,通過決策模塊決定是否需要向司機(jī)發(fā)出預(yù)警或進(jìn)行其他必要的操作。

4 樣機(jī)開發(fā)與驗(yàn)證

為驗(yàn)證列車運(yùn)行環(huán)境自主感知系統(tǒng)在多場景下的環(huán)境適應(yīng)性,結(jié)合屏蔽門高度、環(huán)線、高架、環(huán)境等線路特點(diǎn)對障礙物識別精度和有效性的影響,系統(tǒng)功能樣機(jī)在某地鐵線路選擇1列車實(shí)際部署。通過地鐵列車正線運(yùn)行的實(shí)際使用情況,驗(yàn)證系統(tǒng)的應(yīng)用價值,完成示范性應(yīng)用,為后續(xù)全面推廣打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

如圖6所示,列車運(yùn)行環(huán)境自主感知系統(tǒng)功能樣機(jī)由激光掃描儀、主機(jī)、GNSS(選配)、IMU、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)和相機(jī)組成。在某地鐵線路上進(jìn)行的多次測試結(jié)果顯示,樣機(jī)系統(tǒng)的測速誤差不大于1 km/h,障礙物檢測測距誤差不大于1 m,系統(tǒng)響應(yīng)時間不大于500 ms,并且在雨雪霧等極端天氣條件下,在視距200 m以內(nèi)可以實(shí)現(xiàn)3倍的能見度提升。圖7為安裝系統(tǒng)的列車對軌旁設(shè)備的成像效果。

圖6 列車運(yùn)行環(huán)境自主感知系統(tǒng)功能樣機(jī)

圖7 軌旁設(shè)備成像效果

不僅如此,系統(tǒng)還具備3D高精度地圖成像能力,在車速20 km/h情況下,可被發(fā)現(xiàn)的最小裂縫長度達(dá)到了20 mm。表4所示為系統(tǒng)經(jīng)測試驗(yàn)證得到的障礙物檢測性能指標(biāo)。

表4 障礙物檢測性能指標(biāo)

5 總結(jié)

本文構(gòu)建了一種高精度的列車定位系統(tǒng)和隧道病害預(yù)警機(jī)制。結(jié)合高精度激光掃描儀、IMU數(shù)據(jù)融合和深度學(xué)習(xí)算法框架,列車運(yùn)行環(huán)境自主感知系統(tǒng)可以精確捕捉列車的實(shí)時位置,并對周邊環(huán)境進(jìn)行實(shí)時感知和分析。通過與預(yù)先構(gòu)建的高精度地圖進(jìn)行匹配,系統(tǒng)能夠?qū)崟r地檢測并預(yù)警隧道中的各種病害。同時,該研究也成功地針對隧道環(huán)境的特殊性開發(fā)了列車高可靠定位算法,該算法包括了特征提取、編碼及閉環(huán)檢測等關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)。本文研制的系統(tǒng)和提出的檢測方法可為列車的安全行駛和隧道的持續(xù)維護(hù)提供有力的技術(shù)支撐。