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上海市土木工程学会

城轨技术URTTechnology

开放|共享|价值

众所周知，系统自动化控制水平提升的主要目的包括降低人为失误导致的系统安全风险，提升系统运行效率。所有的交通运输制式中，城轨的自动控制系统即列控系统的自动化控制水平是最高的，正常运行过程中操作人员介入得最少。在GoA4的全自动运行FAO线路中，列车从自动化停车库唤醒，出库，正线运行，停站开关门，折返，回库，休眠整个过程实现了无人化。与其它的交通制式相比较，城轨之所以能达到这么高的自动化水平，是由其运行特点所决定的：

1.全封闭路权。自动化场段划分为ATC区域和非ATC区域，ATC区域通过门禁及隔离等进行封闭管理，正线隧道、地面、高架线路都有封闭边界，车站站台配置安全门或站台门。

2.运行线路固定，按计划运营。日常运营按照计划进行，列车从唤醒到休眠，出库到回库，期间在各个站台到发时间，折返站点都在时刻表中预先设置好。列控系统按照计划控制列车运行。

3.轨道走行条件固定。气象变化等外界环境对走行条件影响较小。

自动化水平≠自动化控制水平

然而，自动化水平高并不表示自动化控制技术水平更高，脱离开其运行特点，现有的列控还仅实现“准”无人。考虑更高等级自动运行要求，实现“真”无人，城轨列控系统还需要解决如下的问题：

1.列控车载设备故障，例如丢失定位或丢失通信导致列车脱离系统监督时，如何让其他列车足够远的距离能够“看到”故障列车，系统如何对故障列车进行跟踪，故障车如何持续运行的问题。

2.外界异物、人员入侵线路的实时探测和自动防护问题。

3.受到轨道维护、雨雪天气等原因导致轨道走行条件变化，对控制策略进行自适应调整的问题。

4.客流动态变化导致运营计划无法实现，如何进行更加有利于客流疏散智能调控的问题。

5.节能、进一步减轻工作人员负担、为乘客提供更加友好乘坐体验等问题。

什么是“自主控制”

要实现“真”无人，列控系统必须具备自主Autonomous控制能力。

自主控制系统的研究最早由美国喷气推进实验室（JPL）开展，并在1990年发表论文对自主Autonomous的概念进行了阐述：“自主意味着自治。自主控制器有能力自治的实现控制功能。它们由一套硬件和软件组成，能够在一段时间内无外部介入条件下完成控制功能。”，“自主是目标，而“智能”控制器是达成目标的手段之一”。另外，论文也提到自主能力是可以按功能进行分级的，自主系统能够运行在不确定性更大的环境中，能够在无外部介入的条件下自主调节以适应环境和条件的变化。

如何区分“自主”“无人”“智慧”

为避免“自主”“无人”“智慧”等词语的混用，国际汽车工程师协会SAE在行业技术规范J3016中基于汽车的驾驶功能对“自主控制”进行了分级和界定。

图1国际汽车工程师协会SAE J3016规范汽车驾驶任务功能分层

SAE将功能按复杂程度分为三层：操控功能、战术功能和战略功能，见图1。操控功能实现基础的运动控制，包括车辆的横向和纵向运动控制，例如汽车的定速巡航功能。在轨道交通中，操控功能的对应的ATO功能。战术功能主要指的是系统基于对目标及事件探测而做出的响应控制，规划并执行事件、目标的规避和通畅道路跟踪，例如汽车的车道并线辅助，主动安全防护等功能。这里说的目标及事件探测与响应OEDR就要求系统必须具备感知能力，“感知”包含了探测和判断，之后系统才能采取响应措施。

铁路行业内，法国国铁SNCF公司牵头的技术联合体经过两年半的准备，2021年3月份在Regio2N区域列车上开始测试自主控制原型系统。试验包括以下测试：

·+轨道沿线信号机的感知和识别系统；

·+地理定位系统，特别是通过卫星，提供列车的精确位置。

该系统属于一种自主的视距驾驶，用于对驾驶员的直接替换，可视为是一种驾驶机器人。该项目目标是在2023年实现不依赖于司机的全自主运行控制。

从以上的两个例子可以看出，“感知”是“自主控制”的必要前提，只有具备了感知能力的系统，才能实现对被控对象的自主控制。然而，高层次的“感知”都要结合“智能”来讲。基于人工智能的感知技术近年来有了长足的发展，直观的替代人类来进行探测、分析、综合和判断。常用的智能感知技术包括光学、雷达等。这些技术从信息本质上来讲，都是对生物感知的模仿，信息源本身数据量大，不确定性高，且相比于人脑，信息结构并不完整，信息的处理逻辑则主要是基于数学和物理学，对人脑运行机理进行模仿。因此，智能感知技术优势是可以在复杂不确定性的环境中对目标进行一定置信度的探测和判断，其结果能够被控制系统用来进行自决策、自适应和自调节，达到“自主”控制。

挑战与方向

通用的智能感知技术多来源于汽车行业，要将这类技术应用于城轨列控系统，面临的挑战是：

1)可探测距离，尤其是隧道曲线条件下，如何实现超视距范围的探测，为列车控制提供足够的安全反应距离；

2)环境如光照、雨雪等对感应数据的影响，源数据的不确定性；

3)人工智能算法尤其确定性目前难以评估，尚未被CENELEC标准所接受，如何实现全功能故障导向安全。

智能感知技术在汽车等行业应用大量的成功经验，对这些技术在轨道交通控制系统中的应用研究产生影响，进行定制化开发适应轨道交通应用环境和运行条件，以及基于当前技术水平定义应用场景，是当前研究的两个主要任务。TST积极投入，在主动障碍物探测、新型精确定位、轨道运行环境感知等方面已有初步的研究成果。

高翔

上海电气泰雷兹交通自动化系统有限公司设计中心总监

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