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軌道交通行業(yè)動態(tài)

作者：荒井秀樹（Hideki ARAI）博士，曾任日本鐵道技術(shù)研究所信號與運行系統(tǒng)技術(shù)部部長（現(xiàn)任研究開發(fā)推進部JR事務(wù)總部長）

Introduction 引言

日本勞動年齡人口的減少，正在對多個產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域產(chǎn)生越來越嚴(yán)重的影響。鐵路行業(yè)也不例外，列車司機及其他鐵路從業(yè)人員的保障，已經(jīng)成為一個較為緊迫的問題。因此，對節(jié)省人力的列車運行方式的需求正在增加。

目前在日本，在部分自動導(dǎo)向軌道交通系統(tǒng)（AUGT）中，已經(jīng)實現(xiàn)了列車前端無人值守的全自動運行。如果這種全自動運行方式能夠擴展到設(shè)有平交道口的常規(guī)鐵路線路，那么在鐵路運營中實現(xiàn)更大程度的人力節(jié)省，是可以預(yù)期的。

日本鐵道綜合技術(shù)研究所（RTRI）正在推進一項重要研究課題“自主列車運行（Autonomous Train Operation）”，其目標(biāo)不僅是減少駕駛作業(yè)的人力，還包括列車運行管理在內(nèi)的整體列車運行層面的節(jié)省人力。本文介紹了在RTRI試驗線開展的自主列車運行驗證試驗，這些試驗基于實現(xiàn)自主列車運行所必需的各項基礎(chǔ)技術(shù)，以及將這些技術(shù)進行集成的原型自主列車運行系統(tǒng)。

Overview of Autonomous Train Operation 自主列車運行概述

鐵路運行自動化等級（GOA）由國際電工委員會（IEC）標(biāo)準(zhǔn)IEC 62267:2009《自動導(dǎo)向城市軌道交通（AUGT）—安全要求》（對應(yīng)日本標(biāo)準(zhǔn)JIS E 3802:2012）進行定義（GOA 2.5除外），并根據(jù)列車司機及隨車人員的運行方式進行分類（見表1）。

傳統(tǒng)上，在設(shè)有平交道口的常規(guī)鐵路線路上，并未引入自動列車運行，這類線路被歸類為非自動化運行（GOA 1）。在部分線路（例如部分地鐵線路）上，已經(jīng)引入了半自動運行方式（GOA 2），即司機在前端駕駛室值守。

GOA 3和GOA 4對應(yīng)無人駕駛的自動列車運行。在日本，這兩種等級目前僅在不設(shè)平交道口、且具備防止人員輕易進入線路結(jié)構(gòu)的AUGT線路中應(yīng)用。從國際情況來看，除貨運列車外，客運列車的自動運行也基本僅限于無平交道口的AUGT系統(tǒng)和地鐵系統(tǒng)。

在GOA 2及以上的自動列車運行中，從列車發(fā)車到下一站停車之間的加速和減速控制是自動完成的，列車按照車載的運行速度曲線在區(qū)間內(nèi)運行。這種方式可以在現(xiàn)有列車駕駛作業(yè)中實現(xiàn)人力節(jié)省。

相比之下，RTRI提出的“自主列車運行”概念，并不局限于在設(shè)有平交道口的常規(guī)鐵路線路上實現(xiàn)無人自動運行，以提升駕駛作業(yè)層面的節(jié)省人力，而是進一步以實現(xiàn)包括列車運行管理在內(nèi)的、無需人工干預(yù)的綜合性智能列車運行為目標(biāo)。該目標(biāo)基于這樣一種理念：人力資源不應(yīng)主要用于日常的列車運行作業(yè)，而應(yīng)更多投入到只有人類才能完成的旅客服務(wù)工作中。

具體而言，在自主列車運行中，無人自動運行的列車將在車載系統(tǒng)內(nèi)整合與列車運行相關(guān)的各類信息，例如線路及周邊的障礙物信息、因維護作業(yè)或災(zāi)害導(dǎo)致的運行限制信息、客流信息以及能耗信息等，并基于這些整合后的信息，對運行路徑的安全性進行自主判斷（車載運行決策）。在這一過程中，列車還將通過無線通信，從車載系統(tǒng)對地面信號設(shè)備（如道岔和道口設(shè)備）進行控制，從而實現(xiàn)安全且靈活的運行。在本文中，將能夠?qū)崿F(xiàn)上述運行方式的系統(tǒng)稱為“自主列車運行系統(tǒng)”。

Elemental Technologies Constituting Autonomous Train Operation System 構(gòu)成自主列車運行系統(tǒng)的基礎(chǔ)技術(shù)

自主列車運行系統(tǒng)的建立需要五項基礎(chǔ)技術(shù)。RTRI一直在開展相關(guān)研究與開發(fā)工作，以建立這些基礎(chǔ)技術(shù)。

技術(shù)（1）：利用攝像頭和LiDAR（Light Detection and Ranging，激光雷達）對列車前方及線路周邊的障礙物進行檢測。

技術(shù)（2）：鐵路動態(tài)地圖（Railway Dynamic Map），作為整合線路及周邊狀態(tài)信息以及列車狀態(tài)的信息平臺，并基于該平臺獲取的信息進行車載自動運行決策。

技術(shù)（3）：利用無線通信實現(xiàn)對地面信號設(shè)備（道岔、平交道口設(shè)備）的車載控制技術(shù)。

技術(shù)（4）：列車運行管理自動化技術(shù)，包括防止延誤連鎖擴散的運行調(diào)整技術(shù)、在擾動后實現(xiàn)早期恢復(fù)的技術(shù)，以及節(jié)能運行控制等。

技術(shù)（5）：利用公共通信網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)列車間通信與信息共享的技術(shù)，并配套相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)安全措施。

本文主要介紹上述技術(shù)中的（1）和（2）。

Obstacle Detection Technology 障礙物檢測技術(shù)

RTRI開發(fā)了一種結(jié)合攝像頭與LiDAR的障礙物檢測算法，用于檢測線路及其周邊的障礙物。

傳統(tǒng)的可見光攝像頭通過獲取物體反射光并成像，可以不僅檢測物體的存在，還可以通過圖像處理識別物體類型。然而，攝像頭在白天的檢測性能不受影響，但在夜間由于光照不足，其檢測性能會下降。

另一方面，LiDAR傳感器通過向目標(biāo)物體發(fā)射波長約為900至1500納米的近紅外激光，并接收其反射信號來測量距離，從而以由激光反射點構(gòu)成的點云數(shù)據(jù)形式識別物體。因此，在白天和夜間都可以進行目標(biāo)識別。通過將攝像頭圖像處理結(jié)果與LiDAR點云數(shù)據(jù)進行融合，可以避免夜間檢測性能下降的問題。

為評估夜間對人體的檢測性能，進行了攝像頭與LiDAR數(shù)據(jù)融合的驗證試驗。在該試驗中，并未將設(shè)備安裝在列車上，而是在卡車平臺上，以距地面約1.5米的高度安裝了1臺攝像頭、9個LiDAR傳感器以及2個LED前照燈，以模擬列車上的安裝條件，并以50米間隔對靜止目標(biāo)進行圖像和點云數(shù)據(jù)采集。

在晴朗的夜間條件下，通過1臺攝像頭與9個LiDAR傳感器的組合，可以在400米距離處以90%以上的概率檢測到人體。此外，還確認隨著LiDAR點云密度的增加，檢測率會進一步提高（圖中12個LiDAR的結(jié)果為基于點云密度推算得到的估算值）。

Onboard Automatic Operational Decisions Based on Railway Dynamic Map 基于鐵路動態(tài)地圖的車載自動運行決策

在現(xiàn)有鐵路運行中，在涉及多列車的廣域運行情況下，是否恢復(fù)運行由調(diào)度指揮中心的調(diào)度員進行判斷，而列車乘務(wù)人員負責(zé)現(xiàn)場的運行判斷。

相比之下，在自主列車運行中，每一列車將整合用于運行決策的各類狀態(tài)信息，并根據(jù)這些整合后的狀態(tài)信息，在車載系統(tǒng)中自動執(zhí)行運行控制（例如在指定位置停車、在特定區(qū)間限速運行、避開不停站區(qū)段等）以及運行恢復(fù)判斷。為此，RTRI開發(fā)了鐵路動態(tài)地圖，作為整合狀態(tài)信息并進行車載自動運行決策的信息平臺。

鐵路動態(tài)地圖由基礎(chǔ)地圖和線路地圖構(gòu)成，并根據(jù)不同類型狀態(tài)信息的更新頻率，采用分層結(jié)構(gòu)進行管理。例如，列車前方障礙物檢測信息，其狀態(tài)變化較為頻繁，因此更新頻率較高；而持續(xù)時間較長的大規(guī)模計劃施工信息，其更新頻率較低。

鐵路動態(tài)地圖可以在基礎(chǔ)地圖與線路地圖之間進行位置轉(zhuǎn)換，并能夠基于地圖位置整合以線路里程表示的鐵路特有信息以及氣象等官方信息，同時對這些整合信息進行時間序列管理。

當(dāng)出現(xiàn)影響列車運行的異常狀態(tài)信息（例如線路及周邊狀態(tài)）或氣象相關(guān)信息（如降雨量、風(fēng)速）時，這些檢測信息會被映射到鐵路動態(tài)地圖上。各列車可以基于自身位置，在地圖上檢索并識別其運行路徑上的異常情況，并自動執(zhí)行停車或恢復(fù)運行。

Verification of Autonomous Train Operation 自主列車運行的驗證

利用實現(xiàn)了包括前方障礙物檢測和車載自動運行決策在內(nèi)五項基礎(chǔ)技術(shù)的自主列車運行系統(tǒng)原型，在RTRI試驗線上開展了自主列車運行的驗證試驗。

通過驗證，確認了系統(tǒng)具備以下功能：

試驗車輛能夠根據(jù)運行速度曲線實現(xiàn)自動運行，并通過車載系統(tǒng)的無線通信控制地面信號設(shè)備（如道岔和平交道口設(shè)備）。

由列車前方障礙物檢測系統(tǒng)獲取的軌道上障礙物信息，可以被映射到車載鐵路動態(tài)地圖上。

基于鐵路動態(tài)地圖上所映射的信息，車載系統(tǒng)能夠判斷是否需要停車，并在必要時在到達障礙物之前實現(xiàn)停車。在障礙物被清除后，車載系統(tǒng)能夠自動判斷是否可以恢復(fù)運行，并在滿足條件時重新啟動自動運行。

在正常和異常條件下進行的上述功能驗證結(jié)果表明，自主列車運行具備實現(xiàn)的可行性。

Effects Achieved by Applying Autonomous Train Operation System 自主列車運行系統(tǒng)的應(yīng)用效果

通過引入自主列車運行系統(tǒng)，可以實現(xiàn)車載自動運行決策以及運行管理自動化。因此，不僅可以減少駕駛作業(yè)人員，還可以減少調(diào)度指令發(fā)布等運行管理相關(guān)人員。

此外，該系統(tǒng)所實現(xiàn)的靈活運行方式，還可以帶來如下效果：提升旅客服務(wù)水平，確保維護作業(yè)時間窗口，以及在考慮多列車運行狀態(tài)的情況下實現(xiàn)節(jié)能運行。

同時，通過車載系統(tǒng)經(jīng)無線通信直接控制道岔等設(shè)備，可以減少信號樓數(shù)量，特別是在列車數(shù)量較少、車站規(guī)模較小的地方鐵路中，這種效果更為明顯。

另外，作為基礎(chǔ)技術(shù)之一的前方障礙物檢測技術(shù)，不僅可以用于自主運行，還可以用于推動設(shè)有平交道口的常規(guī)線路向無人自動運行的發(fā)展。同時，利用鐵路動態(tài)地圖的信息共享技術(shù)以及運行決策自動化技術(shù)，也可以用于減輕現(xiàn)有列車運行管理工作的負擔(dān)。

Conclusions 結(jié)論

本文介紹了自主列車運行系統(tǒng)的相關(guān)內(nèi)容。然而，在實現(xiàn)過程中仍存在一些課題，例如在雨天和雪天等環(huán)境條件下提升前方障礙物檢測性能，以及擴展基于鐵路動態(tài)地圖的車載自動運行決策場景等。

RTRI將持續(xù)推進這些課題的解決，通過實現(xiàn)高度自動化的自主列車運行系統(tǒng)，推動節(jié)省人力的列車運行方式，并為鐵路系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展作出貢獻。

素材來源：綜合編譯自日本鐵道技術(shù)研究所官網(wǎng)發(fā)布資料，以原文為準(zhǔn)。

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