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深耕產(chǎn)業(yè)·聚變生態(tài)·驅(qū)動(dòng)未來(lái)

軌道交通行業(yè)動(dòng)態(tài)

作者：荒井秀樹(shù)（Hideki ARAI）博士，曾任日本鐵道技術(shù)研究所信號(hào)與運(yùn)行系統(tǒng)技術(shù)部部長(zhǎng)（現(xiàn)任研究開(kāi)發(fā)推進(jìn)部JR事務(wù)總部長(zhǎng)）

Introduction 引言

日本勞動(dòng)年齡人口的減少，正在對(duì)多個(gè)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域產(chǎn)生越來(lái)越嚴(yán)重的影響。鐵路行業(yè)也不例外，列車(chē)司機(jī)及其他鐵路從業(yè)人員的保障，已經(jīng)成為一個(gè)較為緊迫的問(wèn)題。因此，對(duì)節(jié)省人力的列車(chē)運(yùn)行方式的需求正在增加。

目前在日本，在部分自動(dòng)導(dǎo)向軌道交通系統(tǒng)（AUGT）中，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了列車(chē)前端無(wú)人值守的全自動(dòng)運(yùn)行。如果這種全自動(dòng)運(yùn)行方式能夠擴(kuò)展到設(shè)有平交道口的常規(guī)鐵路線路，那么在鐵路運(yùn)營(yíng)中實(shí)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(jìn)一項(xiàng)重要研究課題“自主列車(chē)運(yùn)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(chē)運(yùn)行管理在內(nèi)的整體列車(chē)運(yùn)行層面的節(jié)省人力。本文介紹了在RTRI試驗(yàn)線開(kāi)展的自主列車(chē)運(yùn)行驗(yàn)證試驗(yàn)，這些試驗(yàn)基于實(shí)現(xiàn)自主列車(chē)運(yùn)行所必需的各項(xiàng)基礎(chǔ)技術(shù)，以及將這些技術(shù)進(jìn)行集成的原型自主列車(chē)運(yùn)行系統(tǒng)。

Overview of Autonomous Train Operation 自主列車(chē)運(yùn)行概述

鐵路運(yùn)行自動(dòng)化等級(jí)（GOA）由國(guó)際電工委員會(huì)（IEC）標(biāo)準(zhǔn)IEC 62267:2009《自動(dòng)導(dǎo)向城市軌道交通（AUGT）—安全要求》（對(duì)應(yīng)日本標(biāo)準(zhǔn)JIS E 3802:2012）進(jìn)行定義（GOA 2.5除外），并根據(jù)列車(chē)司機(jī)及隨車(chē)人員的運(yùn)行方式進(jìn)行分類(lèi)（見(jiàn)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(dòng)列車(chē)運(yùn)行，這類(lèi)線路被歸類(lèi)為非自動(dòng)化運(yùn)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(dòng)運(yùn)行方式（GOA 2），即司機(jī)在前端駕駛室值守。

GOA 3和GOA 4對(duì)應(yīng)無(wú)人駕駛的自動(dòng)列車(chē)運(yùn)行。在日本，這兩種等級(jí)目前僅在不設(shè)平交道口、且具備防止人員輕易進(jìn)入線路結(jié)構(gòu)的AUGT線路中應(yīng)用。從國(guó)際情況來(lái)看，除貨運(yùn)列車(chē)外，客運(yùn)列車(chē)的自動(dòng)運(yùn)行也基本僅限于無(wú)平交道口的AUGT系統(tǒng)和地鐵系統(tǒng)。

在GOA 2及以上的自動(dòng)列車(chē)運(yùn)行中，從列車(chē)發(fā)車(chē)到下一站停車(chē)之間的加速和減速控制是自動(dòng)完成的，列車(chē)按照車(chē)載的運(yùn)行速度曲線在區(qū)間內(nèi)運(yùn)行。這種方式可以在現(xiàn)有列車(chē)駕駛作業(yè)中實(shí)現(xiàn)人力節(jié)省。

相比之下，RTRI提出的“自主列車(chē)運(yùn)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(shí)現(xiàn)無(wú)人自動(dòng)運(yùn)行，以提升駕駛作業(yè)層面的節(jié)省人力，而是進(jìn)一步以實(shí)現(xiàn)包括列車(chē)運(yùn)行管理在內(nèi)的、無(wú)需人工干預(yù)的綜合性智能列車(chē)運(yùn)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(chē)運(yùn)行作業(yè)，而應(yīng)更多投入到只有人類(lèi)才能完成的旅客服務(wù)工作中。

具體而言，在自主列車(chē)運(yùn)行中，無(wú)人自動(dòng)運(yùn)行的列車(chē)將在車(chē)載系統(tǒng)內(nèi)整合與列車(chē)運(yùn)行相關(guān)的各類(lèi)信息，例如線路及周邊的障礙物信息、因維護(hù)作業(yè)或?yàn)?zāi)害導(dǎo)致的運(yùn)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(duì)運(yùn)行路徑的安全性進(jìn)行自主判斷（車(chē)載運(yùn)行決策）。在這一過(guò)程中，列車(chē)還將通過(guò)無(wú)線通信，從車(chē)載系統(tǒng)對(duì)地面信號(hào)設(shè)備（如道岔和道口設(shè)備）進(jìn)行控制，從而實(shí)現(xiàn)安全且靈活的運(yùn)行。在本文中，將能夠?qū)崿F(xiàn)上述運(yùn)行方式的系統(tǒng)稱(chēng)為“自主列車(chē)運(yùn)行系統(tǒng)”。

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

自主列車(chē)運(yùn)行系統(tǒng)的建立需要五項(xiàng)基礎(chǔ)技術(shù)。RTRI一直在開(kāi)展相關(guān)研究與開(kāi)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(dá)）對(duì)列車(chē)前方及線路周邊的障礙物進(jìn)行檢測(cè)。

技術(shù)（2）：鐵路動(dòng)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(chē)狀態(tài)的信息平臺(tái)，并基于該平臺(tái)獲取的信息進(jìn)行車(chē)載自動(dòng)運(yùn)行決策。

技術(shù)（3）：利用無(wú)線通信實(shí)現(xiàn)對(duì)地面信號(hào)設(shè)備（道岔、平交道口設(shè)備）的車(chē)載控制技術(shù)。

技術(shù)（4）：列車(chē)運(yùn)行管理自動(dòng)化技術(shù)，包括防止延誤連鎖擴(kuò)散的運(yùn)行調(diào)整技術(shù)、在擾動(dòng)后實(shí)現(xiàn)早期恢復(fù)的技術(shù)，以及節(jié)能運(yùn)行控制等。

技術(shù)（5）：利用公共通信網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)列車(chē)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(cè)技術(shù)

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

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

另一方面，LiDAR傳感器通過(guò)向目標(biāo)物體發(fā)射波長(zhǎng)約為900至1500納米的近紅外激光，并接收其反射信號(hào)來(lái)測(cè)量距離，從而以由激光反射點(diǎn)構(gòu)成的點(diǎn)云數(shù)據(jù)形式識(shí)別物體。因此，在白天和夜間都可以進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別。通過(guò)將攝像頭圖像處理結(jié)果與LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，可以避免夜間檢測(cè)性能下降的問(wèn)題。

為評(píng)估夜間對(duì)人體的檢測(cè)性能，進(jìn)行了攝像頭與LiDAR數(shù)據(jù)融合的驗(yàn)證試驗(yàn)。在該試驗(yàn)中，并未將設(shè)備安裝在列車(chē)上，而是在卡車(chē)平臺(tái)上，以距地面約1.5米的高度安裝了1臺(tái)攝像頭、9個(gè)LiDAR傳感器以及2個(gè)LED前照燈，以模擬列車(chē)上的安裝條件，并以50米間隔對(duì)靜止目標(biāo)進(jìn)行圖像和點(diǎn)云數(shù)據(jù)采集。

在晴朗的夜間條件下，通過(guò)1臺(tái)攝像頭與9個(gè)LiDAR傳感器的組合，可以在400米距離處以90%以上的概率檢測(cè)到人體。此外，還確認(rèn)隨著LiDAR點(diǎn)云密度的增加，檢測(cè)率會(huì)進(jìn)一步提高（圖中12個(gè)LiDAR的結(jié)果為基于點(diǎn)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(dòng)態(tài)地圖的車(chē)載自動(dòng)運(yùn)行決策

在現(xiàn)有鐵路運(yùn)行中，在涉及多列車(chē)的廣域運(yùn)行情況下，是否恢復(fù)運(yùn)行由調(diào)度指揮中心的調(diào)度員進(jìn)行判斷，而列車(chē)乘務(wù)人員負(fù)責(zé)現(xiàn)場(chǎng)的運(yùn)行判斷。

相比之下，在自主列車(chē)運(yùn)行中，每一列車(chē)將整合用于運(yùn)行決策的各類(lèi)狀態(tài)信息，并根據(jù)這些整合后的狀態(tài)信息，在車(chē)載系統(tǒng)中自動(dòng)執(zhí)行運(yùn)行控制（例如在指定位置停車(chē)、在特定區(qū)間限速運(yùn)行、避開(kāi)不停站區(qū)段等）以及運(yùn)行恢復(fù)判斷。為此，RTRI開(kāi)發(fā)了鐵路動(dòng)態(tài)地圖，作為整合狀態(tài)信息并進(jìn)行車(chē)載自動(dòng)運(yùn)行決策的信息平臺(tái)。

鐵路動(dòng)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(lèi)型狀態(tài)信息的更新頻率，采用分層結(jié)構(gòu)進(jìn)行管理。例如，列車(chē)前方障礙物檢測(cè)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(shí)間較長(zhǎng)的大規(guī)模計(jì)劃施工信息，其更新頻率較低。

鐵路動(dòng)態(tài)地圖可以在基礎(chǔ)地圖與線路地圖之間進(jìn)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(shí)對(duì)這些整合信息進(jìn)行時(shí)間序列管理。

當(dāng)出現(xiàn)影響列車(chē)運(yùn)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(shí)，這些檢測(cè)信息會(huì)被映射到鐵路動(dòng)態(tài)地圖上。各列車(chē)可以基于自身位置，在地圖上檢索并識(shí)別其運(yùn)行路徑上的異常情況，并自動(dòng)執(zhí)行停車(chē)或恢復(fù)運(yùn)行。

Verification of Autonomous Train Operation 自主列車(chē)運(yùn)行的驗(yàn)證

利用實(shí)現(xiàn)了包括前方障礙物檢測(cè)和車(chē)載自動(dòng)運(yùn)行決策在內(nèi)五項(xiàng)基礎(chǔ)技術(shù)的自主列車(chē)運(yùn)行系統(tǒng)原型，在RTRI試驗(yàn)線上開(kāi)展了自主列車(chē)運(yùn)行的驗(yàn)證試驗(yàn)。

通過(guò)驗(yàn)證，確認(rèn)了系統(tǒng)具備以下功能：

試驗(yàn)車(chē)輛能夠根據(jù)運(yùn)行速度曲線實(shí)現(xiàn)自動(dòng)運(yùn)行，并通過(guò)車(chē)載系統(tǒng)的無(wú)線通信控制地面信號(hào)設(shè)備（如道岔和平交道口設(shè)備）。

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

基于鐵路動(dòng)態(tài)地圖上所映射的信息，車(chē)載系統(tǒng)能夠判斷是否需要停車(chē)，并在必要時(shí)在到達(dá)障礙物之前實(shí)現(xiàn)停車(chē)。在障礙物被清除后，車(chē)載系統(tǒng)能夠自動(dòng)判斷是否可以恢復(fù)運(yùn)行，并在滿足條件時(shí)重新啟動(dòng)自動(dòng)運(yùn)行。

在正常和異常條件下進(jìn)行的上述功能驗(yàn)證結(jié)果表明，自主列車(chē)運(yùn)行具備實(shí)現(xiàn)的可行性。

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

通過(guò)引入自主列車(chē)運(yùn)行系統(tǒng)，可以實(shí)現(xiàn)車(chē)載自動(dòng)運(yùn)行決策以及運(yùn)行管理自動(dòng)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(yùn)行管理相關(guān)人員。

此外，該系統(tǒng)所實(shí)現(xiàn)的靈活運(yùn)行方式，還可以帶來(lái)如下效果：提升旅客服務(wù)水平，確保維護(hù)作業(yè)時(shí)間窗口，以及在考慮多列車(chē)運(yùn)行狀態(tài)的情況下實(shí)現(xiàn)節(jié)能運(yùn)行。

同時(shí)，通過(guò)車(chē)載系統(tǒng)經(jīng)無(wú)線通信直接控制道岔等設(shè)備，可以減少信號(hào)樓數(shù)量，特別是在列車(chē)數(shù)量較少、車(chē)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(cè)技術(shù)，不僅可以用于自主運(yùn)行，還可以用于推動(dòng)設(shè)有平交道口的常規(guī)線路向無(wú)人自動(dòng)運(yùn)行的發(fā)展。同時(shí)，利用鐵路動(dòng)態(tài)地圖的信息共享技術(shù)以及運(yùn)行決策自動(dòng)化技術(shù)，也可以用于減輕現(xiàn)有列車(chē)運(yùn)行管理工作的負(fù)擔(dān)。

Conclusions 結(jié)論

本文介紹了自主列車(chē)運(yùn)行系統(tǒng)的相關(guān)內(nèi)容。然而，在實(shí)現(xiàn)過(guò)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(cè)性能，以及擴(kuò)展基于鐵路動(dòng)態(tài)地圖的車(chē)載自動(dòng)運(yùn)行決策場(chǎng)景等。

RTRI將持續(xù)推進(jìn)這些課題的解決，通過(guò)實(shí)現(xiàn)高度自動(dòng)化的自主列車(chē)運(yùn)行系統(tǒng)，推動(dòng)節(jié)省人力的列車(chē)運(yùn)行方式，并為鐵路系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展作出貢獻(xiàn)。

素材來(lái)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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