摘 要:伴隨城市化進程的持續(xù)推進,地鐵與輕軌等城市軌道交通在公共出行體系中發(fā)揮著越發(fā)重要的作用。行車安全與應急指揮正面臨巨大挑戰(zhàn),愈發(fā)凸顯的是那些頻繁出現(xiàn)的故障,與高峰客流擁擠及線路錯綜復雜交織后的潛在隱患。多源信息融合技術的出現(xiàn),為城市軌道交通運營者提供了全新的決策理念:借助整合車載傳感器、軌旁裝置、客流監(jiān)測及外部環(huán)境等多維數(shù)據(jù),可實現(xiàn)更精準的實時感知與迅速響應,從而優(yōu)化行車調度與風險管控。從多源信息融合的角度,文章著眼于城市軌道交通的行車應急指揮與決策,并對其核心支撐與運行邏輯進行拓展性闡述。在剖析應用價值與主要瓶頸的基礎上,結合實際工作實踐與策略方案探討,提出針對性原則與多場景實踐路徑。期望借此為城市軌道交通體系的安全保障與效率提升提供可行方法,并為后續(xù)相關研究與應用落地奠定根基。
關鍵詞:多源融合 軌道交通 應急指揮 行車決策
在現(xiàn)代城市的高速擴張中,軌道交通因其運能大、污染小而備受青睞,逐漸成為緩解擁堵與連接都市群的重要載體??土鞲叻鍟r段易出現(xiàn)乘客擁擠與調配不暢的問題;當設備老化或故障高發(fā)時,運營方也將面對實時處理的高難度考驗。傳統(tǒng)調度模式下,信息來源單一,指揮員多依托經驗作出應急決策,難以及時獲取充分且精確的車站、線路與客流信息。由此產生的滯后反應與資源錯置,可能引發(fā)連鎖事故甚至嚴重安全隱憂。多源信息融合技術為這一困境帶來新的啟示:它通過對車載感知、軌邊監(jiān)控與外部數(shù)據(jù)的整合,能更直觀地呈現(xiàn)行車狀態(tài)與運行環(huán)境,也為迅捷調度與風險預判提供了有效支撐。城市軌道交通行車應急指揮決策的核心目標在于“安全與效率并舉”,要想達成此目標,需在技術、管理與組織協(xié)同上多向施力。文章將探討多源信息融合對于城市軌道交通行車應急指揮的意義和挑戰(zhàn),并在策略與實踐兩個層面提出針對性見解。
1 多源信息融合對行車應急的挑戰(zhàn)與機遇
1.1 監(jiān)測鏈條延伸:感知完整度的訴求
城市軌道交通涵蓋多層面設備與復雜線路,傳統(tǒng)監(jiān)控更多只關注單個或單條線路狀態(tài),如信號機或列車編組信息,卻忽視乘客流量、外界環(huán)境與異常事件之間的交互影響。多源信息融合將車站攝像頭、自動售檢票系統(tǒng)、車載雷達及網(wǎng)絡通信等多維數(shù)據(jù)綜合處理,調度中心更易在突發(fā)狀況下掌握各關鍵節(jié)點狀態(tài)。監(jiān)測鏈條要想有效延伸,傳感器網(wǎng)絡與高帶寬通信必不可少,故若傳感器故障或網(wǎng)絡資源不足,應急指揮就會因信息延遲而大打折扣。傳感器運維人員對系統(tǒng)穩(wěn)定度也會格外關注,因為一旦數(shù)據(jù)缺失或不準確,就難以及時反映真實場景,行車安全因而面臨新的潛在風險[1]。
1.2 數(shù)據(jù)集成難度:標準缺失與平臺兼容
城市軌道交通裝備迭代頻繁,數(shù)據(jù)采集標準、格式及接口千差萬別。部分車站仍在使用陳舊信號系統(tǒng),另一些區(qū)段卻早已切換至新一代通信信號;兩類系統(tǒng)協(xié)議和數(shù)據(jù)頻率迥異,想要完成多源信息的無縫整合往往投入昂貴硬件和軟件資源。協(xié)調不當時,數(shù)據(jù)可能出現(xiàn)交互錯誤,也會令后續(xù)的融合算法無所適從。監(jiān)測頻度的差別或協(xié)議解析的不兼容,會讓應急系統(tǒng)難以形成整體觀,使列車調度與突發(fā)處置產生延誤。
1.3 應急與常規(guī)調度矛盾:安全冗余度考驗
軌道交通行車調度既要兼顧日常運營效率,也要為突發(fā)情況保留應對空間。多源信息融合關注預警與決策,讓調度員能迅速切換到應急模式。若某場合需快速重組運行圖或疏散乘客,安全冗余度就是評估融合系統(tǒng)成效的指標,算法若過度緊湊,則應急時可能難以留給指揮員足夠彈性。過于追求冗余又會放大運營負擔,極其考驗對系統(tǒng)使用邊界的拿捏。突發(fā)事故發(fā)生時,高效應急與日常效率常常處在平衡的天秤兩端,融合系統(tǒng)需要建立合理的冗余設計與即時調度機制來化解這一沖突。
2 多源融合指揮的實施要點與原則
2.1 安全優(yōu)先與分層校驗
城市軌道交通關乎公共安全,所有數(shù)據(jù)集成與創(chuàng)新都應將“安全優(yōu)先”作為首要考量。在多源信息融合納入行車調度時,可采用分層校驗體系:數(shù)據(jù)入口處針對關鍵數(shù)據(jù)流進行篩查,評估是否存在噪聲或偽報;算法決策端通過多重驗證與極端測試確保模型不會在異常輸入下失控;執(zhí)行階段為應急指揮員保留人工干預或強制停車的權限,為自動化失靈時留有最后的防線。在各環(huán)節(jié)設置安全閥門,有助于降低系統(tǒng)因融合失敗所帶來的風險[2]。
2.2 標準對接與模塊化架構
多源信息融合要為軌道交通應急持續(xù)發(fā)力,需要統(tǒng)一或兼容的標準。數(shù)據(jù)頻率、傳輸協(xié)議、設備接口和算法參數(shù)都要有一致或可銜接的規(guī)范。運營方可采用模塊化思路,將感知、分析、決策與應急執(zhí)行分為獨立單元,既可以漸進式改造老舊系統(tǒng),也能便于未來對新設備的加入與數(shù)據(jù)共享。模塊化不僅降低了改造門檻,也拓展了未來可升級空間。大到全線網(wǎng)絡,小到單個車站,都能按需接入或退出某個功能模塊,使多源信息融合的指揮能力在不同階段都能夠保持延展性。
2.3 人機協(xié)同與動態(tài)演練
多源信息融合并非意圖用機器取代人工判斷。城市軌道交通肩負公共職責和社會安全,人機協(xié)同更為不可或缺。調度員和技術人員依據(jù)融合系統(tǒng)的實時建議,可加快應急響應,但需通過培訓與演練熟悉系統(tǒng)的盲區(qū)和誤報,避免“自動化盲從”引起的嚴重失誤。若要充分考驗融合系統(tǒng)的韌性,可讓多部門在動態(tài)演練時介入人機混合決策場景,并模擬各種極端環(huán)境。模擬高峰斷電、列車脫軌或極端天氣等事件時,讓人機共同參與應急決策,能夠讓融合算法在真實情境中經受檢驗,也能讓人員熟練掌握人工干預的時機與方式[3]。
3 多源信息實踐策略:高效協(xié)同,智慧應急同步提升
3.1 多源信息綜合優(yōu)化,行車應急及時處置
多源信息綜合優(yōu)化的主要目標在于打通各類數(shù)據(jù)壁壘,將站臺客流、車載監(jiān)測、軌道信號、天氣預警以及周邊交通信息統(tǒng)一整合,以實現(xiàn)行車應急的快速處置。第一階段重視廣度與深度的結合,既要涵蓋足夠密集的測點,也要讓關鍵監(jiān)測如隧道積水和設備故障有高辨識度。第二階段借助算法引擎將多樣數(shù)據(jù)進行迅速交叉分析,再根據(jù)安全閾值與規(guī)則生成調度方案。第三階段由可視化界面或語音方式將結果傳遞給前線指揮員,便利其掌握決策依據(jù)。只有在軟硬件高度融合及管理分工明確時,這些多源信息才可能快速轉化為實際的行車安全保障。各站點常常受到節(jié)假日或惡劣天氣影響,必須從時間與空間維度同步考量客流分布,若不將這些要素納入多源分析,突發(fā)擁堵或故障將難以及時遏制[4]。
在工作實踐中,工作者于某大型地鐵部門任職調度工程師,為加強高峰時段行車安全與應急效率,引入多源信息融合平臺。通過車站閘機數(shù)據(jù)與視頻識別系統(tǒng)的拓展,以及在車輛段增設無線通信模塊,平臺實現(xiàn)了雙向感知乘客流動與車載工況。系統(tǒng)會在每次列車進站前自動比對車門狀態(tài)、站臺乘客密度與氣象數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)異常則立即給出提示。某日早高峰時,一座換乘站的人流猛增,平臺檢測到該站閘機記錄與視頻流均超出正常閾值,且預測半小時內可能發(fā)生擁堵。調度工程師參照平臺反饋,為鄰近區(qū)段補開空車與降低列車進站速度,以分散乘客流量。這項措施消除了站臺過度擁堵,也預防了后續(xù)調度秩序混亂的風險。試運行結果表明,多源信息綜合優(yōu)化能讓調度員在初期階段就迅速干預,明顯提升應急效率與行車安全。
3.2 數(shù)據(jù)碰撞實時融合,安全保障協(xié)同推進
在強調高速應急和行車安全的城市軌道交通場景里,數(shù)據(jù)碰撞實時融合是協(xié)同推進的重要要素。所謂數(shù)據(jù)碰撞,就是將彼此孤立的數(shù)據(jù)信息如車載傳感器、網(wǎng)絡客流或社會媒體動態(tài)等,都放入同一模型中交互比對,讓潛在的聯(lián)系或矛盾顯露于表面。實時融合表明此過程需要頻繁迭代,讓外部變動與乘客流向都能被系統(tǒng)追蹤并分析。由此多角度評估列車或站點的風險便成為可能,若發(fā)現(xiàn)設備故障與乘客滯留具有聯(lián)動征兆,系統(tǒng)能即時匹配相應調度方式。
在工作實踐中,工作者于城市軌道運營中心分管信息管理。他們搭建高并發(fā)實時處理平臺,解決以往調度系統(tǒng)難以及時感知內外動態(tài)的短板。平臺會將車載傳感器、列車控制系統(tǒng)與周邊交通數(shù)據(jù)(如公交客運量、共享單車投放量)匯總,并用大數(shù)據(jù)算法檢測是否存在“客流猛增—臨時用車不足—隨機故障”之類的連鎖風險。某次地鐵臨近末班車時,突發(fā)暴雨致部分站客流大幅上升,系統(tǒng)通過雨量傳感器和監(jiān)控數(shù)據(jù)的交互判定,該站進出站量即將超閾值,建議調度員延后停運時刻并調用備用車組。滯留乘客得以疏散,雨夜打車難題也得到緩解。工作者認為,正是借助實時融合與數(shù)據(jù)高并發(fā)處理,使調度中心能夠在幾分鐘內完成快速應對,最大程度壓縮了安全風險。
3.3 邊緣算力靈活部署,精準指揮快速響應
當城市軌道交通范圍逐漸擴大,分布式車站和線路日漸增多,只依靠中央服務器進行高負載運算與信息分配可能難以滿足極限情境下的時效要求。邊緣算力的靈活部署,為處理“最后一公里”行車安全和指揮延遲提供了實用手段。核心觀念在于將部分計算和數(shù)據(jù)分析前移到車站或車載節(jié)點,萬一局部網(wǎng)絡中斷或通信受阻,依舊能就地完成基礎判斷。邊緣端通過本地緩存與AI模塊可數(shù)秒內識別列車的重大異常并執(zhí)行制動,而不是全部上報中央再等待回令,中央系統(tǒng)只需集中負責更大范圍的統(tǒng)籌。
在工作實踐中,工作者為某超長地鐵線路提供應急支持。這條線路跨越多個行政區(qū),且部分區(qū)段信號易受地質影響。之前若隧道漏水或輕微塌方,中央調度難以及時掌握現(xiàn)場狀況。工作者在多個車站與隧道入口安裝帶有邊緣運算功能的網(wǎng)關,每個網(wǎng)關包含環(huán)境傳感器、列車監(jiān)測組件與簡易AI推斷模塊。監(jiān)測到軌道變形或異常振動時,網(wǎng)關會迅速運行本地算法判定故障等級,可能在幾秒內便給出應急方案,例如降低信號等級或施行限速。之后將簡要結果傳回中央,以協(xié)調更廣域的運行圖。有次意外發(fā)生地面塌陷,邊緣網(wǎng)關在數(shù)秒內即確定危險等級,并通知臨近車站停運,成功避免列車駛入風險區(qū)域。工作者總結,邊緣算力讓行車應急愈加靈敏,中央系統(tǒng)掌控全網(wǎng)整體,兩者形成配合,為分散且突發(fā)的隱患提供更強抵御能力。
4 結語
多源信息融合使城市軌道交通行車應急指揮擁有了更開闊的思路,也推動傳統(tǒng)調度模式向更加靈敏與多變的形態(tài)轉化。通過多維監(jiān)測與數(shù)據(jù)匯聚以及人機協(xié)同機制,相關管理部門更易預判風險并采取迅捷干預,有效削減了事故蔓延與資源錯誤分配的概率。技術與管理領域依舊需要同步完善:硬件設施與算法系統(tǒng)的不斷升級,仍需投入高水平建設;平臺規(guī)范與接口標準的形成,離不開多方的協(xié)作;人機融合的縱深,也有待在反復演練和實戰(zhàn)中持續(xù)改進。在技術、運營及組織多重層面共同發(fā)力時,多源信息融合下的城市軌道交通行車應急指揮決策方式才能真正落地,進而為城市公共交通的長遠發(fā)展帶來更堅實的安全支撐與效率助力。
參考文獻:
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