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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(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)路上，并未引入自動(dòng)列車(chē)運(yùn)行，這類(lèi)線(xiàn)路被歸類(lèi)為非自動(dòng)化運(yùn)行（GOA 1）。在部分線(xiàn)路（例如部分地鐵線(xiàn)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(xiàn)路結(jié)構(gòu)的AUGT線(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)運(yùn)行，并通過(guò)車(chē)載系統(tǒng)的無(wú)線(xiàn)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(mǎn)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(xiàn)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(xiàn)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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