CN111627310B - 基于全自动无人驾驶的智慧地铁演示和验证装置及其方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于全自动无人驾驶的智慧地铁演示和验证装置及其方法，包括全自动轨交智能运控子系统和IVP综合仿真子系统；所述的全自动轨交智能运控子系统包括中心层设备、车站层设备、车辆段设备、以及车辆层设备，所述的IVP综合仿真子系统分别与车站层设备和车辆层设备进行通信连接。与现有技术相比，本发明具有演示效果好、验证效率高等优点。

Description

基于全自动无人驾驶的智慧地铁演示和验证装置及其方法

技术领域

本发明涉及一种地铁演示和验证装置及其方法，尤其是涉及一种基于全自动无人驾驶的智慧地铁演示和验证装置及其方法。

背景技术

智慧地铁在满足传统地铁的行车功能的前提下，以安全、效率、效益和质量为目标，采用大数据、多模多制式融合及人工智能等前沿技术的多元交叉地铁运输及服务系统。智慧地铁的演示及验证系统，对于提升系统的稳定性，增强客户的信任度，消除或减少各方的理解误差，保障全自动无人驾驶系统的项目一次性开通，有着重要且不可替代的作用。传统地铁演示及验证系统虽具备行车场景演示及验证功能，但在实际进行场景演示验证时，会面临一些问题，主要包括有：

1、各专业之间联动水平较低：传统地铁演示及验证系统对于场景的演示验证主要涉及信号专业，无法实现综合监控、站台门、通信、车辆等其他地铁专业的联动，大多数仅限于其他专业静态场景的模拟。

2、系统全数字化处理问题：现有传统地铁中，各子系统之间的数据不能实现共享，无法汇聚各类实时数据、静态数据、业务执行数据等，对数据进行采集、处理、加载等处理，无法实现地铁的业务全数字化。

3、演示验证综合效果问题：传统地铁的场景演示验证主要基于一维效果，缺少了立体场景的效果，难以让参观和验证者获得一种高度参与感，且仅对于某几个特定场景进行演示和验证，很难实现场景内容的更新迭代。

4、演示验证环境部署困难：全自动无人驾驶各专业专用性强，复杂度高，在搭建演示验证环境时需要花费大量的人力和精力去部署诸如供电系统、环境与设备监控系统、软件环境等，影响演示验证工作本身的开展。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种演示效果好、验证效率高的基于全自动无人驾驶的智慧地铁演示和验证装置及其方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于全自动无人驾驶的智慧地铁演示和验证装置，包括全自动轨交智能运控子系统和IVP综合仿真子系统；所述的全自动轨交智能运控子系统包括中心层设备、车站层设备、车辆段设备、以及车辆层设备，所述的IVP综合仿真子系统分别与车站层设备和车辆层设备进行通信连接。

优选地，所述的中心层设备包括中心ATS工作站、ATS服务器、中心FEP、综合监控工作站、综合监控服务器和OCC大屏；所述的中心ATS工作站、ATS服务器、中心FEP、综合监控服务器和综合监控工作站依次连接，所述的中心ATS工作站和综合监控工作站分别与OCC大屏连接。

优选地，所述的中心层设备还包括与中心ATS工作站连接的中心打印机和中心调度电话。

优选地，所述的车站层设备包括车站ATS工作站、车站ISCS工作站、车站PIS、车站PA、闸机、综合后备盘、车站FEP以及车站通信接口，所述的车站ATS工作站、车站ISCS工作站、车站PIS、车站PA、闸机、综合后备盘分别与车站FEP连接，所述的车站ATS工作站、车站ISCS工作站通过车站通信接口分别与IVP综合仿真子系统连接；

通过车站ATS工作站、车站ISCS工作站实现智慧车站的综合操作，实时监控车站各设备以及本区域内的列车状态。

优选地，所述的IVP综合仿真子系统设有与车站通信接口连接的联锁IO接口模拟单元，所述的车站层设备还包括车站打印机和值班员电话。

优选地，所述的车辆段设备包括派班员工作站、场调工作站、车辆段ISCS工作站、车辆段CCTV工作站、车辆段PIS服务器、车辆段ISCS服务器和车辆段FEP，所述的派班员工作站、场调工作站、车辆段ISCS工作站、车辆段CCTV工作站分别与车辆段FEP连接；

通过车辆段设备可配合完成场段智能调度与管理，可演示实现基于大数据和智能计算引擎的多专业多线路融合指挥，主动分析并触发预案。

优选地，所述的车辆段设备还包括ZC机柜、LC机柜和车辆段联锁系统。

优选地，所述的车辆层设备包括车载控制器、车载PIS、车载综合监控系统、TCMS、MVB总线、车载WIFI、车地通信装置、列车车门和模拟驾驶台，所述的车载控制器分别与TCMS、车地通信装置、MVB总线连接，所述的车载综合监控系统分别与车载PIS、TCMS和车载WIFI连接，所述的MVB总线分别与列车车门和模拟驾驶台连接；

所述的车辆层设备还包括安装在车辆底部的里程计传动装置和信标天线。

优选地，所述的IVP综合仿真子系统包括教员机工作站、故障注入工作站、仿真平台工作站、运营场景多媒体演示装置、模拟驾驶座舱集群、维保类技术机柜立体展示与培训终端、IVP服务器和车辆仿真接口；

所述的IVP服务器通过车辆仿真接口与车辆层设备通信连接。

一种用于所述的基于全自动无人驾驶的智慧地铁演示和验证装置的方法，包括以下步骤：

步骤1，在运营场景验证区层过程为：列车投入正线运营，启动全息激光投影和3D动画效果，在运行线路中前方车站站台火灾场景注入，同时触发乘客紧急拉手场景和列车受电弓故障场景，来观察系统的联动反应；

步骤2，在控制中心层过程为：客流数据分析，列车与车站层联动反应，启动大客流自动加车预案，乘客触发紧急对讲，乘客调接听乘客紧急对讲，以及触发视频清客场景并实现列车自动扣车；

步骤3，在车站层过程为：列车屏蔽门PSD障碍物防夹场景故障注入，通过激光探测到物体，车站PA进行相关语音提示；

步骤4，在车辆层过程为：通过VR眼镜集成3D驾驶台识别功能，列车各设备真实运作，列车信标和编码里程器配合工作，并随着故障注入连续变化。

优选地，所述的在运营场景验证区层的具体过程：

列车投入正线运营，启动激光投影3D动画，通过故障注入工作站触发前方车站站台火灾场景；

当中心层设备远程查看后，会触发相邻车站站台和列车PA、PIS、闸机综合联动，中心层设备的工作站有相应报警提示，提示火灾位置，并智能给出调度提示，对相邻站台建议设置跳停，即列车不在该火灾站台进行停车上下车作业；

再通过故障注入工作站，分别触发乘客紧急拉手场景和列车受电弓故障场景，3D动画中的列车和车辆区域的实体车辆会保持同步，迅速触发紧急制动，并在中心层设备的工作站上有相应报警提示。

优选地，所述的控制中心层具体过程为：

中心层设备的大屏显示对应的行车调度界面、视频识别客流量界面，当模拟触发车站大客流场景时，系统能通过视频智能识别后实现状态自动感知，包括监视车站重点区域的客流数据；当智能识别到的客流量超过了正常阈值，列车与车站层会有联动反应，PA、PIS进行大客流限流提示，对车上和车站乘客广播，中心ATS工作站智能调整列车运营计划；

同时提示增开存车线上的后备列车，经过调度终端确认，全自动无人驾驶系统对车辆实现自动唤醒，在一系列唤醒自检流程完成后，后备列车投入正线运营；

在运营过程中，模拟触发乘客紧急对讲，中心层设备启动智能弹框报警和自动推送视频图像功能，让中心层设备的调度终端快速感知并识别到车内乘客发生的紧急状况；

如果该紧急状况无法解决，全自动无人驾驶系统在下一站智能扣车，并向车辆发送清客信息，车内PIS、PA执行清客信息播报，提示车上乘客下车；当车载视频监控识别到车上无人时，判定清客成功，列车自动解除扣车并快速行驶到停车场进行检修和处理。

优选地，所述的车站层具体过程如下：

在车站层可演示验证全自动无人驾驶工况下，和地铁运营公司多职能应急队伍联动配合，模拟处理和验证车站各类应急和故障场景，包括全自动无人驾驶工况下站台门障碍物智能检测和异物防夹场景演示与验证，站台门PSD通过力矩反馈传感和激光检测在关门动作时探测到异物，尝试关门三次如果未成功，智慧地铁系统立即给车站多职能应急队伍发送报警，并做实时报警提示和推送异物视频，提示车站多职能应急队伍前往处理；

处理完成后，通过车站PA进行相关语音提示提醒乘客，安抚乘客情绪，车站层还可演示验证其他智慧地铁车站的功能，包括ESP和SPKS按钮联动，智能一键开站和火灾模拟功能。

优选地，所述的车辆层具体为：

在模拟驾驶座舱内，通过VR虚拟现实技术，结合物理的列车驾驶台对列车进行人工控制操作，或者进行全自动无人驾驶功能的模拟，用于演示和验证列车自动唤醒、自动休眠、进出站作业的正常运行场景，演示和验证列车关门受阻、紧急制动的应急故障场景，以及列车底部的里程计和信标实时演示和验证列车的测速和定位功能。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

1、场景验证及运营前置研究基础：本场景演示验证技术作为一种轨道交通全自动无人驾驶系统的演示验证工具，不仅能为无人驾驶系统正式开通前的前置运营研究进行验证，同时也能为智慧地铁的全自动无人驾驶的运维规则的设计提供技术支撑。该场景演示验证方法可以对各类正常、紧急、降级模式的运营场景进行演示和验证，实现了各种工况下的安全保障。

2、应用方便灵活：通过IVP综合仿真系统中半实物半虚拟理念的应用，实现了复杂轨交系统的简易化模拟，可以很方便实现实物和虚拟系统之间的切换，实物和虚拟演示工具构成了一个综合的大系统，无论任何场景，都能够根据场景需要方便地使用该方法和装置。

3、接口扩展可持续进化：本场景演示验证方法与装置的显著特点是跨专业联动、全专业集成的，这意味着在未来可以有更多专业能被集成到这个系统中，并根据实际场景需要进行联动。在需要增加的时候，可以通过增添各专业的设备和系统接口。随着未来数据、场景案例等积累，通过人工智能技术开展自学习、自进化，持续提高智慧地铁的演示验证水平。

4、该场景演示与验证方法与装置已运用于上海市轨道交通无人驾驶列控工程技术研究中心，保证了全自动无人驾驶各类场景的运营前置设计与场景验证，目前已有150多个演示场景在上海市轨道交通无人驾驶列控工程技术研究中心进行了验证，为轨道交通全自动无人驾驶的一次性开通提供了有效保障，显著推动了智慧地铁的发展，并有效降低演示验证的成本，巧妙结合了大数据、人工智能等新技术，是未来智慧交通场景演示与验证方法的发展方向。

附图说明

图1为本发明的结构示意图；

图2为本发明的工作流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本发明保护的范围。

如图1所示，一种基于全自动无人驾驶的智慧地铁演示和验证装置，包括全自动轨交智能运控子系统1和IVP综合仿真子系统2；所述的全自动轨交智能运控子系统1包括中心层设备11、车站层设备12、车辆段设备13、以及车辆层设备14，所述的IVP综合仿真子系统2分别与车站层设备12和车辆层设备14进行通信连接。全自动轨交智能运控子系统1和IVP综合仿真子系统2之间为对应联动的关系，之间存在联动接口，采用半实物半仿真模式模拟外部设备。

所述的中心层设备11包括中心ATS工作站111、ATS服务器112、中心FEP 113、综合监控工作站114、综合监控服务器115和OCC大屏116；所述的中心ATS工作站111、ATS服务器112、中心FEP113、综合监控服务器115和综合监控工作站114依次连接，所述的中心ATS工作站111和综合监控工作站114分别与OCC大屏116连接。所述的中心层设备还包括与中心ATS工作站连接的中心打印机117和中心调度电话118。所有服务器通过FEP(Front EndProcess)服务器统一对外进行进行传输。中心层具备OCC大屏现实功能，OCC大屏可显示对应的行车调度界面、视频监控与视频识别界面，同时与车辆层、车站层和车辆段连接，当全自动无人驾驶场景导入后，系统能实现状态自动感知，场景用例自动执行，车站、列车等所有层会有系统联动反应。

所述的车站层设备12包括车站ATS工作站121、车站ISCS工作站122、车站PIS 123、车站PA 124、闸机125、综合后备盘126、车站FEP127以及车站通信接口128，所述的车站ATS工作站121、车站ISCS工作站122、车站PIS 123、车站PA 124、闸机125、综合后备盘126分别与车站FEP127连接，所述的车站ATS工作站121、车站ISCS工作站122通过车站通信接口128分别与IVP综合仿真子系统连接；通过车站ATS工作站、车站ISCS工作站实现智慧车站的综合操作，实时监控车站各设备以及本区域内的列车状态。

车站层具备信号、综合监控的IBP盘进行可视化综合操作，车站层所有消息通过车站FEP连接行车监控ATS系统，电力监控SCADA系统、设备监控BAS系统和火灾监控FAS系统。

所述的IVP综合仿真子系统2设有与车站通信接口连接的联锁IO接口模拟单元21，所述的车站层设备还包括车站打印机和值班员电话。

所述的车辆段设备13包括派班员工作站131、场调工作站132、车辆段ISCS工作站133、车辆段CCTV工作站134、车辆段PIS服务器135、车辆段ISCS服务器136和车辆段FEP137，所述的派班员工作站131、场调工作站132、车辆段ISCS工作站133、车辆段CCTV工作站134分别与车辆段FEP137连接；

通过车辆段设备可配合完成场段智能调度与管理，可演示实现基于大数据和智能计算引擎的多专业多线路融合指挥，主动分析并触发预案。

所述的车辆段设备还包括ZC机柜1381、LC机柜1382和车辆段联锁系统139。

所述的车辆层设备14包括车载控制器141、车载PIS142、车载综合监控系统143、TCMS144、MVB总线145、车载WIFI146、车地通信装置147、列车车门148和模拟驾驶台，所述的车载控制器141分别与TCMS144、车地通信装置147、MVB总线145连接，所述的车载综合监控系统143分别与车载PIS 142、TCMS144和车载WIFI146连接，所述的MVB总线145分别与列车车门148和模拟驾驶台连接；所述的车辆层设备还包括安装在车辆底部的里程计传动装置和信标天线。可对车辆的速度、位置进行实时计算，相关速度、位置信息通过车地通信的模拟并传输到车站层和中心层，车辆层也与运营场景验证多媒体演示区的3D动画连接，保持无人驾驶场景演示装置的整体同步性。

所述的IVP综合仿真子系统2包括教员机工作站22、故障注入工作站23、仿真平台工作站24、运营场景多媒体演示装置25、模拟驾驶座舱集群26、维保类技术机柜立体展示与培训终端27、IVP服务器28和车辆仿真接口29；其中运营场景多媒体演示装置25包括全息激光投影251和全息投影幕252。所述的IVP服务器28通过车辆仿真接口29与车辆层设备14通信连接。

IVP服务器是整个无人驾驶演示装置的后台仿真系统，包括CI_Sim(虚拟联锁)、CC_Sim(虚拟车载信号)、LC_Sim(虚拟线路控制器)、ZC_Sim(虚拟区域控制器)，RS_Sim(仿真机车设备)。IVP综合仿真系统各设备已做到信号系统全系统虚拟化仿真，即各信号子系统(如ATC、ATS、CI等)已全部使用计算机模拟方式实现，同时具备真实的信号逻辑和算法，具备智慧地铁无人驾驶的场景综合管理功能。

如图2所示，基于全自动无人驾驶的智慧地铁场景演示验证方法，该方法包括以下步骤：

步骤1，在运营场景验证区层：列车投入正线运营，启动激光投影3D动画，通过故障注入工作站触发前方车站站台火灾场景。当OCC远程查看后，会触发相邻车站站台和列车PA，PIS，AFC(闸机)综合联动，OCC工作站有相应报警提示，提示火灾位置，并智能给出调度提示，对相邻站台建议设置跳停，即列车不在该火灾站台进行停车上下车作业。再通过故障注入工作站，分别触发乘客紧急拉手场景和列车受电弓故障场景，3D动画中的列车和车辆区域的实体车辆会保持同步，迅速触发紧急制动，并在OCC工作站上有相应报警提示；

步骤2，OCC控制中心层：OCC大屏可显示对应的行车调度界面、视频识别客流量界面，当模拟触发车站大客流场景时，系统能通过视频智能识别后实现状态自动感知，包括监视车站重点区域的客流数据。当智能识别到的客流量超过了正常阈值，列车与车站层会有联动反应，PA、PIS进行大客流限流提示，对车上和车站乘客广播，OCC中心调度智能调整列车运营计划。提示增开存车线上的后备列车，经过调度人员确认，全自动无人驾驶系统对车辆实现自动唤醒，在一系列唤醒自检流程完成后，后备列车投入正线运营。在运营过程中，模拟触发乘客紧急对讲，中心OCC启动智能弹框报警和自动推送视频图像功能，让OCC调度人员快速感知并识别到车内乘客发生的紧急状况。如果该紧急状况无法解决，全自动无人驾驶系统在下一站智能扣车，并向车辆发送清客信息，车内PIS、PA执行清客信息播报，提示车上乘客下车。当车载视频监控识别到车上无人时，判定清客成功，列车自动解除扣车并快速行驶到停车场进行检修和处理。

步骤3，车站层：在车站层可演示验证全自动无人驾驶工况下，和地铁运营公司多职能应急队伍联动配合，模拟处理和验证车站各类应急和故障场景。如全自动无人驾驶工况下站台门障碍物智能检测和异物防夹场景演示与验证。站台门PSD通过力矩反馈传感和激光检测在关门动作时探测到异物，尝试关门三次如果未成功，智慧地铁系统立即给车站多职能应急队伍发送报警，并做实时报警提示和推送异物视频，提示车站多职能应急队伍前往处理。处理完成后，通过车站PA进行相关语音提示提醒乘客，安抚乘客情绪。车站层还可以演示验证其他智慧地铁车站的功能，如ESP和SPKS按钮联动，智能一键开站和火灾模拟等功能。

步骤4，车辆层：在模拟驾驶座舱内，可通过VR虚拟现实技术，结合物理的列车驾驶台对列车进行人工控制操作，亦支持全自动无人驾驶功能的模拟。VR视景可定制，可做成和真实的线路视景完全一致。可演示和验证列车自动唤醒、自动休眠、进出站作业等正常运行场景，可演示和验证列车关门受阻、紧急制动等应急故障场景，列车底部的里程计和信标可实时演示和验证列车的测速和定位功能。

本发明已经被应用于智慧地铁的全自动无人驾驶各种场景的演示与验证，实现了列车在UTO(Unattended Train Operation)全自动无人驾驶运行工况下的全场景演示验证，包括列车自动唤醒、自动休眠、进出站作业等正常运营场景，也包括如站台火灾、乘客紧急拉手、列车受电弓故障、视频清客、站台门夹人夹物、乘客紧急对讲等典型应急故障场景。该方法与装置具备高效的演示和验证功能，所具备的演示验证能力涵盖了所有无人驾驶核心专业，如站台门专业(Platform Safety Doors)、综合监控专业(IntegratedSupervisory Control System\ISCS)、通信专业(Communication)、车辆专业(Metro)、信号专业(含ATC、ATS、CI、DCS、MSS子系统)等真正意义上实现了多专业的集成与跨专业的联动。该智慧地铁的无人驾驶场景演示与验证方法与装置，在无人驾驶运营现场有120多个场景可在室内做场景演示与验证，增强了客户信心，减少了现场运营前置研究的工作量，提高了全自动无人驾驶模式的智慧地铁开通效率，最终全面推进了国内智慧地铁的发展与建设。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (9)

1.一种基于全自动无人驾驶的智慧地铁演示和验证装置，其特征在于，包括全自动轨交智能运控子系统和IVP综合仿真子系统；所述的全自动轨交智能运控子系统包括中心层设备、车站层设备、车辆段设备、以及车辆层设备，所述的IVP综合仿真子系统分别与车站层设备和车辆层设备进行通信连接；

所述的中心层设备包括中心ATS工作站、ATS服务器、中心FEP、综合监控工作站、综合监控服务器和OCC大屏；所述的中心ATS工作站、ATS服务器、中心FEP、综合监控服务器和综合监控工作站依次连接，所述的中心ATS工作站和综合监控工作站分别与OCC大屏连接；

所述的车站层设备包括车站ATS工作站、车站ISCS工作站、车站PIS、车站PA、闸机、综合后备盘、车站FEP以及车站通信接口，所述的车站ATS工作站、车站ISCS工作站、车站PIS、车站PA、闸机、综合后备盘分别与车站FEP连接，所述的车站ATS工作站、车站ISCS工作站通过车站通信接口分别与IVP综合仿真子系统连接；

通过车站ATS工作站、车站ISCS工作站实现智慧车站的综合操作，实时监控车站各设备以及本区域内的列车状态；

所述的车辆段设备包括派班员工作站、场调工作站、车辆段ISCS工作站、车辆段CCTV工作站、车辆段PIS服务器、车辆段ISCS服务器和车辆段FEP，所述的派班员工作站、场调工作站、车辆段ISCS工作站、车辆段CCTV工作站分别与车辆段FEP连接；

通过车辆段设备可配合完成场段智能调度与管理，可演示实现基于大数据和智能计算引擎的多专业多线路融合指挥，主动分析并触发预案；

所述的车辆层设备包括车载控制器、车载PIS、车载综合监控系统、TCMS、MVB总线、车载WIFI、车地通信装置、列车车门和模拟驾驶台，所述的车载控制器分别与TCMS、车地通信装置、MVB总线连接，所述的车载综合监控系统分别与车载PIS 、TCMS和车载WIFI连接，所述的MVB总线分别与列车车门和模拟驾驶台连接；

所述的车辆层设备还包括安装在车辆底部的里程计传动装置和信标天线；

所述的IVP综合仿真子系统包括教员机工作站、故障注入工作站、仿真平台工作站、运营场景多媒体演示装置、模拟驾驶座舱集群、维保类技术机柜立体展示与培训终端、IVP服务器和车辆仿真接口；

所述的IVP服务器通过车辆仿真接口与车辆层设备通信连接；

IVP服务器是整个无人驾驶演示装置的后台仿真系统，包括虚拟联锁CI_Sim、虚拟车载信号CC_Sim、虚拟线路控制器LC_Sim、虚拟区域控制器ZC_Sim和仿真机车设备RS_Sim。

2.根据权利要求1所述的一种基于全自动无人驾驶的智慧地铁演示和验证装置，其特征在于，所述的中心层设备还包括与中心ATS工作站连接的中心打印机和中心调度电话。

3.根据权利要求1所述的一种基于全自动无人驾驶的智慧地铁演示和验证装置，其特征在于，所述的IVP综合仿真子系统设有与车站通信接口连接的联锁IO接口模拟单元，所述的车站层设备还包括车站打印机和值班员电话。

4.根据权利要求1所述的一种基于全自动无人驾驶的智慧地铁演示和验证装置，其特征在于，所述的车辆段设备还包括ZC机柜、LC机柜和车辆段联锁系统。

5.一种用于权利要求1所述的基于全自动无人驾驶的智慧地铁演示和验证装置的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，在运营场景验证区层过程为：列车投入正线运营，启动全息激光投影和3D动画效果，在运行线路中前方车站站台火灾场景注入，同时触发乘客紧急拉手场景和列车受电弓故障场景，来观察系统的联动反应；

步骤2，在控制中心层过程为：客流数据分析，列车与车站层联动反应，启动大客流自动加车预案，乘客触发紧急对讲，乘客调接听乘客紧急对讲，以及触发视频清客场景并实现列车自动扣车；

步骤3，在车站层过程为：列车屏蔽门PSD障碍物防夹场景故障注入，通过激光探测到物体，车站PA进行相关语音提示；

步骤4，在车辆层过程为：通过VR眼镜集成3D驾驶台识别功能，列车各设备真实运作，列车信标和编码里程器配合工作，并随着故障注入连续变化。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述的在运营场景验证区层的具体过程：

列车投入正线运营，启动激光投影3D动画，通过故障注入工作站触发前方车站站台火灾场景；

当中心层设备远程查看后，会触发相邻车站站台和列车PA、PIS、闸机综合联动，中心层设备的工作站有相应报警提示，提示火灾位置，并智能给出调度提示，对相邻站台建议设置跳停，即列车不在该火灾站台进行停车上下车作业；

再通过故障注入工作站，分别触发乘客紧急拉手场景和列车受电弓故障场景，3D动画中的列车和车辆区域的实体车辆会保持同步，迅速触发紧急制动，并在中心层设备的工作站上有相应报警提示。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述的控制中心层具体过程为：

中心层设备的大屏显示对应的行车调度界面、视频识别客流量界面，当模拟触发车站大客流场景时，系统能通过视频智能识别后实现状态自动感知，包括监视车站重点区域的客流数据；当智能识别到的客流量超过了正常阈值，列车与车站层会有联动反应，PA、PIS进行大客流限流提示，对车上和车站乘客广播，中心ATS工作站智能调整列车运营计划；

同时提示增开存车线上的后备列车，经过调度终端确认，全自动无人驾驶系统对车辆实现自动唤醒，在一系列唤醒自检流程完成后，后备列车投入正线运营；

在运营过程中，模拟触发乘客紧急对讲，中心层设备启动智能弹框报警和自动推送视频图像功能，让中心层设备的调度终端快速感知并识别到车内乘客发生的紧急状况；

如果该紧急状况无法解决，全自动无人驾驶系统在下一站智能扣车，并向车辆发送清客信息，车内PIS、PA执行清客信息播报，提示车上乘客下车；当车载视频监控识别到车上无人时，判定清客成功，列车自动解除扣车并快速行驶到停车场进行检修和处理。

8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述的车站层具体过程如下：

在车站层可演示验证全自动无人驾驶工况下，和地铁运营公司多职能应急队伍联动配合，模拟处理和验证车站各类应急和故障场景，包括全自动无人驾驶工况下站台门障碍物智能检测和异物防夹场景演示与验证，站台门PSD通过力矩反馈传感和激光检测在关门动作时探测到异物，尝试关门三次，如果未成功，智慧地铁系统立即给车站多职能应急队伍发送报警，并做实时报警提示和推送异物视频，提示车站多职能应急队伍前往处理；

处理完成后，通过车站PA进行相关语音提示提醒乘客，安抚乘客情绪，车站层还可演示验证其他智慧地铁车站的功能，包括ESP和SPKS按钮联动，智能一键开站和火灾模拟功能。

9.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述的车辆层具体为：

在模拟驾驶座舱内，通过VR虚拟现实技术，结合物理的列车驾驶台对列车进行人工控制操作，或者进行全自动无人驾驶功能的模拟，用于演示和验证列车自动唤醒、自动休眠、进出站作业的正常运行场景，演示和验证列车关门受阻、紧急制动的应急故障场景，以及列车底部的里程计和信标实时演示和验证列车的测速和定位功能。

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