CN114572279A - 一种轨道交通远程驾驶智能防护系统 - Google Patents
一种轨道交通远程驾驶智能防护系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114572279A CN114572279A CN202210262135.XA CN202210262135A CN114572279A CN 114572279 A CN114572279 A CN 114572279A CN 202210262135 A CN202210262135 A CN 202210262135A CN 114572279 A CN114572279 A CN 114572279A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- ecs
- ccs
- mode
- vehicle
- train
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 51
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 34
- 230000006854 communication Effects 0.000 claims abstract description 26
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 19
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 12
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 claims abstract description 9
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 23
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 15
- 238000002955 isolation Methods 0.000 claims description 11
- 230000004927 fusion Effects 0.000 claims description 8
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims description 7
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 6
- 238000005452 bending Methods 0.000 claims description 2
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 claims description 2
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 2
- 230000006835 compression Effects 0.000 abstract description 3
- 238000007906 compression Methods 0.000 abstract description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 10
- 230000004044 response Effects 0.000 description 7
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 238000011161 development Methods 0.000 description 3
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 238000004134 energy conservation Methods 0.000 description 2
- 230000003137 locomotive effect Effects 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 2
- 101000879675 Streptomyces lavendulae Subtilisin inhibitor-like protein 4 Proteins 0.000 description 1
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B61—RAILWAYS
- B61L—GUIDING RAILWAY TRAFFIC; ENSURING THE SAFETY OF RAILWAY TRAFFIC
- B61L27/00—Central railway traffic control systems; Trackside control; Communication systems specially adapted therefor
- B61L27/04—Automatic systems, e.g. controlled by train; Change-over to manual control
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B61—RAILWAYS
- B61L—GUIDING RAILWAY TRAFFIC; ENSURING THE SAFETY OF RAILWAY TRAFFIC
- B61L15/00—Indicators provided on the vehicle or train for signalling purposes
- B61L15/0018—Communication with or on the vehicle or train
- B61L15/0027—Radio-based, e.g. using GSM-R
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B61—RAILWAYS
- B61L—GUIDING RAILWAY TRAFFIC; ENSURING THE SAFETY OF RAILWAY TRAFFIC
- B61L15/00—Indicators provided on the vehicle or train for signalling purposes
- B61L15/0072—On-board train data handling
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B61—RAILWAYS
- B61L—GUIDING RAILWAY TRAFFIC; ENSURING THE SAFETY OF RAILWAY TRAFFIC
- B61L23/00—Control, warning or like safety means along the route or between vehicles or trains
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Train Traffic Observation, Control, And Security (AREA)
- Electric Propulsion And Braking For Vehicles (AREA)
Abstract
本发明涉及一种轨道交通远程驾驶智能防护系统,属于城轨列车远程及主动障碍物探测技术领域。本发明使用ECS在车辆端完成障碍物识别,将识别结果与视频流结合后上传CCS,节省带宽资源。因识别过程使用原始视频在ECS端完成,避免了无线通信过程中的压缩处理,故可有效提高识别性能;ECS智能防护模式建立流程,该流程结合车地功能及人工确认步骤,可保证ECS安全获得驾驶允许,且无论是否获得驾驶允许,流程结束时列车状态必然处于停稳且紧急制动的安全态;R.R.D.I.P系统安全防护由ECS在列车端实时计算并输出,保证输出紧急制动的实时性,避免因无线延时导致输出紧急制动不及时,使远程驾驶产生危险。
Description
技术领域
本发明属于城轨列车远程驾驶及主动障碍物探测技术领域,具体涉及一种轨道交通远程驾驶智能防护系统。
背景技术
全自动运行系统Ful ly Automatic Operation(FAO)
全自动运行系统是基于现代计算机、通信、控制和系统集成等技术实现列车运行全过程自动化的新一代城市轨道交通系统。全自动运行系统相比现有城市轨道交通CBTC系统,引入了自动控制、优化控制、人因工程等领域的最新技术,进一步提升自动化程度。全自动运行系统具有更安全、更高效、更节能、更经济、更高服务水平的突出优点,已成为城市轨道交通技术的发展方向。
边缘计算(Edge computing)
边缘计算是一种分布式的架构,将应用程序、数据资料与服务的运算,由网络中心节点,移往网络逻辑上的边缘节点来处理。边缘运算将原本完全由中心节点处理的服务加以分解,切割成更小与更容易管理的部分,分散到边缘节点去进行处理。该架构的优势在于可以将计算压力从集中式数据中心卸载,并分布到网络上的多个计算节点,从而显著减少消息交换中的等待时间。
FAO系统是解决高速度、高密度城市轨道交通系统的安全、节能、高效、灵活运输等问题的重要手段。该系统自动化程度高,系统运行实现了无人值守。然而,对于FAO系统中的无人值守列车,当因FAO系统发生故障或其他原因导致该列车停运时,在某些特殊场景下(如远离站台的区间,高架桥,隧道等)难以实现司机上车后进行人工驾驶的操作。此时必须通过远程驾驶将列车推离故障区段,便于进行后续处理。为防止FAO系统在远程驾驶过程中因异物侵入线路及其他突发事件产生危险,亟需解决远程驾驶实时安全防护的技术难题,以提高系统对于突发事件的应对能力,确保运行安全。
信号系统在远程驾驶场景下处于故障状态,而对于安装传统防碰撞系统的列车,其仅靠车头下方的防撞杆实现碰撞后的被动制动,且无法检测列车行驶前方的遗落设备、人员、倒伏树木等可能会出现在轨道范围内的障碍物。近年来主动障碍物探测技术及5G网络的发展为该类问题的解决提供了新的解决方案,为远程驾驶防护系统在轨道交通领域的应用提供了必要的技术支撑。
主动障碍物探测技术近年来在世界范围内经历了快速发展,如日本、美国、德国等国家均通过机器视觉、雷达数据监测、及多传感器融合等技术实现障碍物探测与识别。目前,国内在以视觉为传感器的侵限障碍物检测方面的主要研究成果包括北京交通大学同磊、朱力强等人提出了一种基于移动车载摄像机轨间异物检测方法,该方法通过支持向量机来对可疑小异物区域进行分类和辨识,但系统对检测范围未进行标定说明。鲍溪清等人开发了一种调车机车障碍物自动检测识别技术,提出基于距离相关的变N值区域采样目标检测方法和距离无关的自相关目标识别方法来协助值乘人员判别危险,但其以结构匹配为依据,难以适应随机异物的检测。西南交通大学李东明等人采用单个黑白摄像机获取的视频图像序列,通过光流法检测轨道中存在的运动路障,但检测实时性不高。北京交通大学超木日力格等提出了机车司机视野扩展系统,通过特征提取和特征匹配的算法以及光流法分别实现对静止和动态路轨障碍物目标的检测和跟踪,对路轨障碍物目标检测的准确率为87.5%,但检测窗以轨道下边缘1/3为界,检测位置选取有待优化。北京交通大学靳尚宇等以接触式板弹簧作为检测障碍物碰撞的感知期间,但车载接触式系统无法避免碰撞情况的发生。而中国铁道科学研究院研发了基于激光摄像和惯性测量相融合的GJ-6型轨道安全检测车,检测速度400km/h,但检测不能高于固定水平线。交控科技股份有限公司已发布安全等级SIL4级自主感知产品ITE(Intel l igent Train Eyes),该产品基于多传感器融合技术、表决安全机制、故障-安全原则等轨道交通安全原则和构架设计,实现了自主定位、自主测速、自主感知、辅助驾驶预警等功能。但并未具有对远程驾驶相关场景进行防护的相关功能。
专利申请号201910023491.4,发明名称“一种多融合技术的列车障碍物检测方法”的专利,公开了一种多融合技术的列车障碍物检测方法,该发明涉及通过检测设备获取列车运行参数,包括列车时速、列车倾斜角度以及列车位置信息,运用了多种传感器。但同样没有提出在远程驾驶相关场景下的安全防护方法。
专利申请号202110335072.1,发明名称“一种自动驾驶与远程驾驶热切换方法及系统”的专利,公开了一种针对车辆自动驾驶与远程驾驶的热切换方法,但该方法在轨道交通领域并不适用,且没有采用障碍物检测方法,无法进行轨道交通安全防护。
现有技术方案存在的问题包括:
(1)没有针对轨道交通中远程驾驶场景特点提供安全防护功能;
(2)障碍物检测算法报警措施单一,且缺少对远程驾驶的针对性操作提示;
(3)远程驾驶因无线信号延迟等原因难以实现对突发事件的快速反应。
发明内容
(一)要解决的技术问题
本发明要解决的技术问题是如何提供一种轨道交通远程驾驶智能防护系统,以解决现有技术没有针对轨道交通中远程驾驶场景特点提供安全防护功能;障碍物检测算法报警措施单一,且缺少对远程驾驶的针对性操作提示;远程驾驶因无线信号延迟等原因难以实现对突发事件的快速反应等方面的问题。
(二)技术方案
为了解决上述技术问题,本发明提出一种轨道交通远程驾驶智能防护系统,该系统包括车载边缘计算系统(ECS,Edge Comput ing System)及地面集中控制系统(CCS,Central ized Control System);其中ECS为车载设备,包括远焦摄像头、近焦摄像头、激光雷达及ECS主机;CCS为地面设备,包括显示屏、远程驾驶界面及CCS主机;该系统的外部设备包括车载ATP及车辆;工作人员通过显示界面及远程驾驶界面与CCS主机进行交互,ECS主机与CCS主机、外部设备通信连接;根据不同场景,车载设备提供多种工作模式,包括待机模式、主动障碍物探测模式、智能防护模式、故障安全模式和隔离模式;
待机模式:
ECS上电后处于待机模式,进行自检,与地面设备建立通信连接后,自动转为主动障碍物探测模式,否则保持待机模式并向CCS发送故障信息;
主动障碍物探测模式:
该模式用于在FAO系统正常工作时,对前方障碍物进行检测;该模式下ECS 向地面传输视频信号及报警信息,不输出紧急制动,不输出远程驾驶操作提示;CCS通过显示屏输出实时视频信号;
智能防护模式:
ECS接收到地面设备模式设定命令:智能防护模式,且判断当前条件满足时,转为智能防护模式;该模式为远程驾驶提供安全防护;ECS向地面传输视频信号及报警信息,给出远程驾驶允许信号,计算并在检测到危险时输出紧急制动,根据识别结果向地面设备发送远程驾驶操作提示;CCS通过显示屏输出实时视频信号及远程驾驶操作提示;
故障安全模式:
智能防护模式中,若车地通信发生故障,则ECS转为故障安全模式,不允许远程驾驶,输出紧急制动,保持列车停稳等待救援;
隔离模式:
ECS在隔离模式下不进行障碍物检测、报警及安全防护,此时由人工保证行车安全。
(三)有益效果
本发明提出一种轨道交通远程驾驶智能防护系统,本发明使用ECS在车辆端完成障碍物识别,将识别结果与视频流结合后上传CCS,节省带宽资源。因识别过程使用原始视频在ECS端完成,避免了无线通信过程中的压缩处理,故可有效提高识别性能;ECS智能防护模式建立流程,该流程结合车地功能及人工确认步骤,可保证ECS安全获得驾驶允许,且无论是否获得驾驶允许,流程结束时列车状态必然处于停稳且紧急制动的安全态;R.R.D.I.P系统安全防护由ECS 在列车端实时计算并输出,保证输出紧急制动的实时性,避免因无线延时导致输出紧急制动不及时,使远程驾驶产生危险。
与现有技术相比,本发明优点包括:
(1)针对轨道交通中若干远程驾驶场景特点,提供专门的安全防护功能,包括限速计算,防碰撞距离计算,线路信息防护等;
(2)具备多种安全措施,包括输出紧急制动,给出工作人员提示,给出故障提示等,并能够向工作人员提供远程驾驶操作提示;
(3)采用边缘计算方法,降低计算及通信延时,可实现对突发事件的快速反应。
(4)结合车地功能及人工确认,安全建立智能防护模式,确保远程驾驶安全。
附图说明
图1为本发明的系统结构图;
图2为本发明的智能防护模式建立流程图;
图3为本发明的ECS各状态转换图。
具体实施方式
为使本发明的目的、内容和优点更加清楚,下面结合附图和实施例,对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。
针对现有技术方案的缺点,本发明设计了一种轨道交通远程驾驶智能防护系统,该系统通过车载设备的边缘计算系统进行障碍物检测,结合地面集中控制系统,共同对远程驾驶进行智能安全防护:
1.通过车载设备实时获取列车当前速度,在列车端进行障碍物及辅助驾驶信号辨识计算;根据计算结果更新列车当前限速并实施安全措施(即:输出紧急制动),提高系统对突发事件的反应速度;
2.车载设备将障碍物辨识结果与视频信号拟合,通过无线通信发送到地面设备;
3.地面设备向工作人员显示车载设备的远程驾驶操作提示及拟合后包含报警信息的视频信号。
当前轨道交通系统中的远程驾驶方式缺少针对突发事件的安全防护功能,难以保证特定场景下的行车安全。单纯依靠传统的视频作为指导远程驾驶因信号延时、中断、图像质量等问题无法确保安全,且当发生突发事件时无法做到快速反应。本发明要解决的技术问题是,提供一种通过车载设备的边缘计算进行障碍物检测,结合地面集中控制对远程驾驶进行安全防护的方法。
轨道交通远程驾驶智能防护系统(R.R.D.I.P,Rai lway Remote Drive Intel ligent Protect system)包括车载边缘计算系统(ECS,Edge Computing System)及地面集中控制系统(CCS,Central ized Control System)。其中ECS 为车载设备,包括远焦摄像头、近焦摄像头、激光雷达及ECS主机。CCS为地面设备,包括显示屏、远程驾驶界面及CCS主机。R.R.D.I.P外部设备包括车载 ATP及车辆,工作人员通过显示界面及远程驾驶界面与CCS主机进行交互,ECS 主机与CCS主机、外部设备通信连接。系统结构图参见附图1。根据不同场景,本系统的车载设备提供多种工作模式,包括待机模式、主动障碍物探测模式、智能防护模式、故障安全模式和隔离模式。
(1)待机模式:
ECS上电后处于待机模式,进行自检,与地面设备建立通信连接后,自动转为主动障碍物探测模式,否则保持待机模式并向CCS发送故障信息。
(2)主动障碍物探测模式:
该模式用于在FAO系统正常工作时,对前方障碍物进行检测。该模式下ECS 向地面传输视频信号及报警信息,不输出紧急制动,不输出远程驾驶操作提示。 CCS通过显示屏输出实时视频信号。
(3)智能防护模式:
ECS接收到地面设备模式设定命令:智能防护模式,且判断当前条件满足时,转为智能防护模式。该模式为远程驾驶提供安全防护。ECS向地面传输视频信号及报警信息,给出远程驾驶允许信号,计算并在检测到危险时输出紧急制动,根据识别结果向地面设备发送远程驾驶操作提示。CCS通过显示屏输出实时视频信号及远程驾驶操作提示。
(4)故障安全模式:
智能防护模式中,若车地通信发生故障,则ECS转为故障安全模式,不允许远程驾驶,输出紧急制动,保持列车停稳等待救援。
(5)隔离模式:
ECS在隔离模式下不进行障碍物检测、报警及安全防护,此时应由人工保证行车安全。
本系统由地面CCS及车载ECS构成,系统构成图参见附图1。
2.1.ECS待机模式:
ECS上电后即进入待机模式,该模式下ECS首先与地面设备建立连接并发送设备ID。地面设备根据设备ID与保存在本地的列车ID列表进行匹配。匹配完成后,CCS向该车载设备发送自检命令。
ECS收到自检命令后,对系统各设备进行自检,确认激光雷达及摄像头工作状态正常,摄像头未被遮挡;激光雷达及摄像头安装在系统提供的可动平台上,车载设备在自检时命令该可动平台旋转固定角度后复原,通过记录视频信号变化确认视频信号流正常未卡死。若设备工作状态均正常,则自检通过,否则自检不通过。ECS将自检结果上报CCS,若自检未通过,则CCS向工作人员报警,说明该列车无法提供远程驾驶防护功能。
2.2.ECS主动障碍物探测模式:
自检完成后,ECS自动转为主动障碍物探测模式。ECS在主动障碍物探测模式下通过多传感器信号融合算法对前方障碍物进行检测。本发明不涉及多传感器信号融合算法。辅助工作模式下ECS通过以太网获取各传感器信号,由ECS主机计算障碍物尺寸、距离及相对速度,并根据计算结果判断是否输出报警信息。
在该模式下,ECS首先通过激光雷达及视觉识别方式辨识列车前方轨道,并将轨道作为限界区域;同时,ECS通过激光雷达及视觉识别方式辨识前方行人、列车及其他障碍物,若正确识别前方物体且物体位于限界区域内,则将其判断为侵限物体;ECS将激光雷达辨识的物体转换到视觉识别坐标系,并对所有侵限物体标注矩形辨识框;最后,ECS将侵限物体矩形辨识框叠加在当前摄像头拍摄的视频画面上作为报警信息,通过无线网络传输到CCS。因在识别过程中使用未经无线传播压缩的视频,故可有效提高识别性能。CCS通过显示屏向工作人员展示当前各列车报警信息。
ECS在主动障碍物探测模式下不输出紧急制动,不向CCS发送远程驾驶操作提示,当ECS判断前方出现行人或列车时,除正常向CCS发送报警信息外,还通过车辆接口采用鸣笛报警方式对前方行人或列车进行警告及驱离。
2.3.ECS智能防护模式:
2.3.1智能防护模式建立:
FAO系统判断当前列车需进行远程驾驶时,需通过CCS向ECS下达转为智能防护模式。在智能防护模式建立前,ECS通过以下步骤尝试获取列车驾驶权:
(1)收到CCS转为智能防护模式命令,开始智能防护模式启动检查;
(2)检查传感器工作状态及视频流状态:
获取各传感器当前工作状态,若各传感器工作状态正常,则控制可动平台旋转固定角度后复原,通过记录视频信号变化确认视频信号流正常未卡死。全部检查通过则继续流程,否则认为无法进入智能防护模式,保持主动障碍物探测模式,向CCS报告故障信息。
(3)若车载ATP正常工作,则由车载ATP获得当前列车速度,否则根据传感器数据计算当前列车速度,若速度不为0,则输出紧急制动,直到列车停稳;
(4)若列车已停稳,则向车载ATP发送ECS驾驶请求;
(5)若获得车载ATP发送的ECS驾驶请求允许,则认为可进行车载ATP防护下的远程驾驶,ECS向CCS报告获得ECS驾驶请求允许后,等待CCS发送确认驾驶命令;
(6)工作人员通过CCS向ECS发送确认驾驶命令;
(7)获得CCS确认驾驶命令后,ECS向CCS发送远程驾驶允许信号,施加紧急制动,转为智能防护模式。
(8)若车载ATP拒绝ECS驾驶请求允许,则认为智能防护模式条件不具备,保持主动障碍物探测模式,向CCS报告未获得ECS驾驶请求允许;
(9)若在设定时间阈值内未获得车载ATP对于驾驶请求允许的回复,且与车载ATP通信中断,则认为当前车载ATP已故障,向CCS报告与车载ATP通信故障,等待CCS发送切除ATP命令;
(10)工作人员确认车载ATP故障后,通过CCS向ECS发送切除ATP命令,否则通过CCS向ECS发送保持主动障碍物探测模式;
(11)ECS收到切除ATP命令后,向CCS发送远程驾驶允许信号,施加紧急制动及驻车制动,确认施加后,切除车载ATP,转为智能防护模式。
(12)(5)-(11)步骤过程中,若ECS与CCS发生通信中断,认为发生严重故障,转为故障安全模式,输出紧急制动,不切除车载ATP,等待人工上车处理。若与CCS通信恢复,则重复步骤(4)-(11)。
ECS转为智能防护模式后,处于输出紧急制动状态且向CCS发送远程驾驶允许信号,工作人员通过CCS向发送紧急制动缓解命令,缓解紧急制动后,在ECS 防护下通过远程驾驶界面进行远程驾驶。
智能防护模式建立流程图参见附录2。
2.3.2安全防护功能:
智能防护模式下,ECS输出命令及提示信息包括:
车辆紧急制动;
远程提示信息:立即停车;
远程提示信息:减速缓行,随时停车。
智能防护模式下的安全防护包括:速度防护,防碰撞距离防护,线路信息防护,传感器状态防护。
(1)速度防护
智能防护模式下,ECS持续检测前方限界区域,根据平直限界区域长度计算当前列车最高允许运行速度,表达式为:
VEB=SPD(Sborder,TEB)
其中VEB为当前最高允许运行速度,Sborder为当前传感器能够辨识的限界区域长度,TEB为EEE1474安全制动模型中定义的列车牵引制动参数,SPD(·)为IEEE1474 安全制动模型中定义的距离-速度计算方式。ECS向CCS发送当前限速,由CCS通过显示屏进行提示,若当前列车速度等于或高于VEB,则ECS输出紧急制动。
对于弯曲限界区域,其长度难以进行精确计算,若曲线半径小于300m(可配置),则ECS不计算最高允许运行速度,按照线路信息防护处理。
(2)防碰撞距离防护
智能防护模式下,ECS持续进行障碍物检测,若在前方限界区域检测侵限物体,则ECS将该侵限物体矩形辨识框叠加在当前摄像头拍摄的视频画面上作为报警信息,通过无线网络传输到CCS。同时,ECS计算对应该侵限物体的防碰撞距离,表达式为:
其中V为当前列车速度,EB(·)为IEEE1474安全制动模型中列车顶棚速度与紧急制动距离间的映射函数,TEB为IEEE1474安全制动模型中定义的列车牵引制动参数,为制动安全裕量(工程可配置,注意该裕量应包含车地通信延时),为探测安全裕量(工程可配置)。
ECS通过激光雷达传感器计算列车当前与侵限物体距离S,相应处理措施为:
(a).S>Ssafe,此时暂时无碰撞危险,ECS通过CCS向工作人员发送报警提示,要求进行减速缓行,随时停车;
(b).S≤Ssafe,此时有碰撞危险,ECS输出紧急制动,并提示司机立即停车。
(3)线路信息防护
智能防护模式下,ECS对影响线路信息的重要设备及环境进行检测识别,并向CCS发送相关防护信息。重要设备及环境包括:信号机、道岔、车挡、铁路道口横杆、弯道等。
信号机,道岔:影响进路信息,ECS检测到对应设备后通过CCS提示司机减速缓行,随时停车;
车挡:ECS检测到车挡后提示司机立即停车,并正常计算防碰撞距离;
铁路道口横杆:ECS对铁路道口横杆状态进行检测识别,若横杆为放下状态,则无特殊处理,若横杆为抬起状态,则ECS输出紧急制动,提示司机立即停车。
弯道:ECS根据限界区域识别弯道,若曲线半径小于300m(可配置),若当前车速高于弯道限速(15km/h,可配置)且不存在侵限物体,则ECS不输出制动命令,仅提示司机减速缓行,随时停车直到驶离弯道区域;若存在侵限物体,则按照防碰撞距离防护进行处理。
(4)传感器状态防护
智能防护模式下,传感器状态为保证行车安全的重要依据。ECS周期性检测传感器状态,若任意传感器故障,则ECS输出紧急制动,提示司机立即停车。ECS 周期性控制可动平台旋转固定角度后复原,通过记录视频信号变化确认视频信号流正常未卡死。
2.3.3.智能防护模式退出
若工作人员判断应退出智能防护模式,则在列车停稳状态下,通过CCS向ECS 下达退出智能防护模式命令。ECS判断当前列车停稳,则取消切除车载ATP命令,转为主动障碍物探测模式;若列车未停稳,则ECS判断退出失败,输出紧急制动,并保持智能防护模式。
2.4故障安全模式:
故障安全模式下,ECS不允许远程驾驶,输出紧急制动,保持列车停稳等待救援。
2.5隔离模式
ECS在隔离模式下不进行障碍物检测、报警及安全防护,此时由人工保证行车安全。
各模式转换图参见附录3。
ECS的障碍物识别结果、合成后的视频流、提示报警信息等通过CCS显示界面提供给地面工作人员。在获得远程驾驶允许信号的条件下,工作人员可通过 CCS的远程驾驶界面人工驾驶列车。本发明不涉及远程驾驶操作、CCS各安全防护功能及CCS内部算法。
本发明的关键点:
(1)使用ECS在车辆端完成障碍物识别,将识别结果与视频流结合后上传 CCS,节省带宽资源。因识别过程使用原始视频在ECS端完成,避免了无线通信过程中的压缩处理,故可有效提高识别性能。
(2)ECS智能防护模式建立流程,该流程结合车地功能及人工确认步骤,可保证ECS安全获得驾驶允许,且无论是否获得驾驶允许,流程结束时列车状态必然处于停稳且紧急制动的安全态。
(3)R.R.D.I.P系统安全防护由ECS在列车端实时计算并输出,保证输出紧急制动的实时性,避免因无线延时导致输出紧急制动不及时,使远程驾驶产生危险。
与现有技术相比,本发明优点包括:
(1)针对轨道交通中若干远程驾驶场景特点,提供专门的安全防护功能,包括限速计算,防碰撞距离计算,线路信息防护等;
(2)具备多种安全措施,包括输出紧急制动,给出工作人员提示,给出故障提示等,并能够向工作人员提供远程驾驶操作提示;
(3)采用边缘计算方法,降低计算及通信延时,可实现对突发事件的快速反应。
(4)结合车地功能及人工确认,安全建立智能防护模式,确保远程驾驶安全。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明技术原理的前提下,还可以做出若干改进和变形,这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种轨道交通远程驾驶智能防护系统,其特征在于,该系统包括车载边缘计算系统(ECS,Edge Computing System)及地面集中控制系统(CCS,Centralized ControlSystem);其中ECS为车载设备,包括远焦摄像头、近焦摄像头、激光雷达及ECS主机;CCS为地面设备,包括显示屏、远程驾驶界面及CCS主机;该系统的外部设备包括车载ATP及车辆;工作人员通过显示界面及远程驾驶界面与CCS主机进行交互,ECS主机与CCS主机、外部设备通信连接;根据不同场景,车载设备提供多种工作模式,包括待机模式、主动障碍物探测模式、智能防护模式、故障安全模式和隔离模式;
待机模式:
ECS上电后处于待机模式,进行自检,与地面设备建立通信连接后,自动转为主动障碍物探测模式,否则保持待机模式并向CCS发送故障信息;
主动障碍物探测模式:
该模式用于在FAO系统正常工作时,对前方障碍物进行检测;该模式下ECS向地面传输视频信号及报警信息,不输出紧急制动,不输出远程驾驶操作提示;CCS通过显示屏输出实时视频信号;
智能防护模式:
ECS接收到地面设备模式设定命令:智能防护模式,且判断当前条件满足时,转为智能防护模式;该模式为远程驾驶提供安全防护;ECS向地面传输视频信号及报警信息,给出远程驾驶允许信号,计算并在检测到危险时输出紧急制动,根据识别结果向地面设备发送远程驾驶操作提示;CCS通过显示屏输出实时视频信号及远程驾驶操作提示;
故障安全模式:
智能防护模式中,若车地通信发生故障,则ECS转为故障安全模式,不允许远程驾驶,输出紧急制动,保持列车停稳等待救援;
隔离模式:
ECS在隔离模式下不进行障碍物检测、报警及安全防护,此时由人工保证行车安全。
2.如权利要求1所述的轨道交通远程驾驶智能防护系统,其特征在于,所述待机模式具体包括:ECS上电后即进入待机模式,该模式下ECS首先与地面设备建立连接并发送设备ID;地面设备根据设备ID与保存在本地的列车ID列表进行匹配;匹配完成后,CCS向该车载设备发送自检命令;ECS收到自检命令后,对系统各设备进行自检,确认激光雷达及摄像头工作状态正常,摄像头未被遮挡;激光雷达及摄像头安装在系统提供的可动平台上,车载设备在自检时命令该可动平台旋转固定角度后复原,通过记录视频信号变化确认视频信号流正常未卡死;若设备工作状态均正常,则自检通过,否则自检不通过;ECS将自检结果上报CCS,若自检未通过,则CCS向工作人员报警,说明该列车无法提供远程驾驶防护功能。
3.如权利要求1所述的轨道交通远程驾驶智能防护系统,其特征在于,所述对前方障碍物进行检测具体包括:ECS在主动障碍物探测模式下通过多传感器信号融合算法对前方障碍物进行检测。
4.如权利要求3所述的轨道交通远程驾驶智能防护系统,其特征在于,所述主动障碍物探测模式下,ECS首先通过激光雷达及视觉识别方式辨识列车前方轨道,并将轨道作为限界区域;同时,ECS通过激光雷达及视觉识别方式辨识前方行人、列车及其他障碍物,若正确识别前方物体且物体位于限界区域内,则将其判断为侵限物体;ECS将激光雷达辨识的物体转换到视觉识别坐标系,并对所有侵限物体标注矩形辨识框;最后,ECS将侵限物体矩形辨识框叠加在当前摄像头拍摄的视频画面上作为报警信息,通过无线网络传输到CCS;在识别过程中使用未经无线传播压缩的视频;CCS通过显示屏向工作人员展示当前各列车报警信息;ECS在主动障碍物探测模式下不输出紧急制动,不向CCS发送远程驾驶操作提示,当ECS判断前方出现行人或列车时,除正常向CCS发送报警信息外,还通过车辆接口采用鸣笛报警方式对前方行人或列车进行警告及驱离。
5.如权利要求1-4任一项所述的轨道交通远程驾驶智能防护系统,其特征在于,所述智能防护模式具体包括:在智能防护模式建立前,ECS通过以下步骤尝试获取列车驾驶权:
(1)收到CCS转为智能防护模式命令,开始智能防护模式启动检查;
(2)检查传感器工作状态及视频流状态:
获取各传感器当前工作状态,若各传感器工作状态正常,则控制可动平台旋转固定角度后复原,通过记录视频信号变化确认视频信号流正常未卡死;全部检查通过则继续流程,否则认为无法进入智能防护模式,保持主动障碍物探测模式,向CCS报告故障信息;
(3)若车载ATP正常工作,则由车载ATP获得当前列车速度,否则根据传感器数据计算当前列车速度,若速度不为0,则输出紧急制动,直到列车停稳;
(4)若列车已停稳,则向车载ATP发送ECS驾驶请求;
(5)若获得车载ATP发送的ECS驾驶请求允许,则认为可进行车载ATP防护下的远程驾驶,ECS向CCS报告获得ECS驾驶请求允许后,等待CCS发送确认驾驶命令;
(6)工作人员通过CCS向ECS发送确认驾驶命令;
(7)获得CCS确认驾驶命令后,ECS向CCS发送远程驾驶允许信号,施加紧急制动,转为智能防护模式;
(8)若车载ATP拒绝ECS驾驶请求允许,则认为智能防护模式条件不具备,保持主动障碍物探测模式,向CCS报告未获得ECS驾驶请求允许;
(9)若在设定时间阈值内未获得车载ATP对于驾驶请求允许的回复,且与车载ATP通信中断,则认为当前车载ATP已故障,向CCS报告与车载ATP通信故障,等待CCS发送切除ATP命令;
(10)工作人员确认车载ATP故障后,通过CCS向ECS发送切除ATP命令,否则通过CCS向ECS发送保持主动障碍物探测模式;
(11)ECS收到切除ATP命令后,向CCS发送远程驾驶允许信号,施加紧急制动及驻车制动,确认施加后,切除车载ATP,转为智能防护模式;
(12)(5)-(11)步骤过程中,若ECS与CCS发生通信中断,认为发生严重故障,转为故障安全模式,输出紧急制动,不切除车载ATP,等待人工上车处理;若与CCS通信恢复,则重复步骤(4)-(11);
ECS转为智能防护模式后,处于输出紧急制动状态且向CCS发送远程驾驶允许信号,工作人员通过CCS向发送紧急制动缓解命令,缓解紧急制动后,在ECS防护下通过远程驾驶界面进行远程驾驶;
若工作人员判断应退出智能防护模式,则在列车停稳状态下,通过CCS向ECS下达退出智能防护模式命令;ECS判断当前列车停稳,则取消切除车载ATP命令,转为主动障碍物探测模式;若列车未停稳,则ECS判断退出失败,输出紧急制动,并保持智能防护模式。
6.如权利要求5所述的轨道交通远程驾驶智能防护系统,其特征在于,智能防护模式下,ECS输出命令及提示信息包括:
车辆紧急制动;
远程提示信息:立即停车;
远程提示信息:减速缓行,随时停车。
智能防护模式下的安全防护包括:速度防护、防碰撞距离防护、线路信息防护和传感器状态防护。
7.如权利要求6所述的轨道交通远程驾驶智能防护系统,其特征在于,所述速度防护包括:智能防护模式下,ECS持续检测前方限界区域,根据平直限界区域长度计算当前列车最高允许运行速度,表达式为:
VEB=SPD(Sborder,TEB)
其中VEB为当前最高允许运行速度,Sborder为当前传感器能够辨识的限界区域长度,TEB为EEE1474安全制动模型中定义的列车牵引制动参数,SPD(·)为IEEE1474安全制动模型中定义的距离-速度计算方式;
ECS向CCS发送当前限速,由CCS通过显示屏进行提示,若当前列车速度等于或高于VEB,则ECS输出紧急制动;对于弯曲限界区域,若曲线半径小于阈值,则ECS不计算最高允许运行速度,按照线路信息防护处理。
8.如权利要求6所述的轨道交通远程驾驶智能防护系统,其特征在于,所述防碰撞距离防护包括:智能防护模式下,ECS持续进行障碍物检测,若在前方限界区域检测侵限物体,则ECS将该侵限物体矩形辨识框叠加在当前摄像头拍摄的视频画面上作为报警信息,通过无线网络传输到CCS;同时,ECS计算对应该侵限物体的防碰撞距离,表达式为:
ECS通过激光雷达传感器计算列车当前与侵限物体距离S,相应处理措施为:
(a).S>Ssafe,此时暂时无碰撞危险,ECS通过CCS向工作人员发送报警提示,要求进行减速缓行,随时停车;
(b).S≤Ssafe,此时有碰撞危险,ECS输出紧急制动,并提示司机立即停车。
9.如权利要求6所述的轨道交通远程驾驶智能防护系统,其特征在于,所述线路信息防护包括:智能防护模式下,ECS对影响线路信息的重要设备及环境进行检测识别,并向CCS发送相关防护信息;重要设备及环境包括:信号机、道岔、车挡、铁路道口横杆和弯道;
信号机,道岔:影响进路信息,ECS检测到对应设备后通过CCS提示司机减速缓行,随时停车;
车挡:ECS检测到车挡后提示司机立即停车,并正常计算防碰撞距离;
铁路道口横杆:ECS对铁路道口横杆状态进行检测识别,若横杆为放下状态,则无特殊处理,若横杆为抬起状态,则ECS输出紧急制动,提示司机立即停车;
弯道:ECS根据限界区域识别弯道,若曲线半径小于阈值,若当前车速高于弯道限速且不存在侵限物体,则ECS不输出制动命令,仅提示司机减速缓行,随时停车直到驶离弯道区域;若存在侵限物体,则按照防碰撞距离防护进行处理。
10.如权利要求6所述的轨道交通远程驾驶智能防护系统,其特征在于,所述传感器状态防护包括智能防护模式下,ECS周期性检测传感器状态,若任意传感器故障,则ECS输出紧急制动,提示司机立即停车;ECS周期性控制可动平台旋转固定角度后复原,通过记录视频信号变化确认视频信号流正常未卡死。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210262135.XA CN114572279B (zh) | 2022-03-16 | 2022-03-16 | 一种轨道交通远程驾驶智能防护系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210262135.XA CN114572279B (zh) | 2022-03-16 | 2022-03-16 | 一种轨道交通远程驾驶智能防护系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN114572279A true CN114572279A (zh) | 2022-06-03 |
CN114572279B CN114572279B (zh) | 2024-04-05 |
Family
ID=81775394
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202210262135.XA Active CN114572279B (zh) | 2022-03-16 | 2022-03-16 | 一种轨道交通远程驾驶智能防护系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN114572279B (zh) |
Citations (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH07186955A (ja) * | 1993-12-24 | 1995-07-25 | East Japan Railway Co | 支障物検知システム |
CN109552366A (zh) * | 2018-12-24 | 2019-04-02 | 西安思科赛德电子科技有限公司 | 机车车载铁道障碍物智能探测报警系统及其预警方法 |
US20190146511A1 (en) * | 2017-11-13 | 2019-05-16 | Smart Ag, Inc. | Safety system for autonomous operation of off-road and agricultural vehicles using machine learning for detection and identification of obstacles |
CN109969232A (zh) * | 2019-03-29 | 2019-07-05 | 卡斯柯信号有限公司 | 一种全自动运行系统中远程限制驾驶模式实现方法 |
CN110027592A (zh) * | 2019-03-08 | 2019-07-19 | 浙江众合科技股份有限公司 | 具有智能障碍物检测及预警功能的cbtc无人驾驶车载控制系统 |
KR20190107376A (ko) * | 2018-03-12 | 2019-09-20 | 현대로템 주식회사 | 자동무인 운전 열차의 스마트 자동 제어 시스템 및 열차 운행 방법 |
CN110908003A (zh) * | 2019-12-03 | 2020-03-24 | 中车南京浦镇车辆有限公司 | 基于无人驾驶的主动式障碍物探测系统 |
KR20200047857A (ko) * | 2018-10-25 | 2020-05-08 | 한국철도기술연구원 | 선로 장애물 인지에 의한 열차속도 제어 장치 및 방법 |
CN111152820A (zh) * | 2020-04-03 | 2020-05-15 | 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司 | 一种多源数据综合的远程列车驾驶方法和系统 |
US20200307661A1 (en) * | 2016-10-20 | 2020-10-01 | Rail Vision Ltd | System and method for object and obstacle detection and classification in collision avoidance of railway applications |
CN111923966A (zh) * | 2020-07-16 | 2020-11-13 | 北京交通大学 | 面向不同智能化等级的城市轨道交通列车运行控制系统 |
CN112874582A (zh) * | 2019-11-29 | 2021-06-01 | 比亚迪股份有限公司 | 列车及其的控制方法、控制装置和车载控制设备 |
CN113022653A (zh) * | 2021-02-25 | 2021-06-25 | 浙江众合科技股份有限公司 | 一种基于低时延传输技术的远程列车驾驶系统及方法 |
CN113799852A (zh) * | 2021-09-22 | 2021-12-17 | 天津津航计算技术研究所 | 一种支持动态模式切换的智能主动障碍物识别防护方法 |
-
2022
- 2022-03-16 CN CN202210262135.XA patent/CN114572279B/zh active Active
Patent Citations (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH07186955A (ja) * | 1993-12-24 | 1995-07-25 | East Japan Railway Co | 支障物検知システム |
US20200307661A1 (en) * | 2016-10-20 | 2020-10-01 | Rail Vision Ltd | System and method for object and obstacle detection and classification in collision avoidance of railway applications |
US20190146511A1 (en) * | 2017-11-13 | 2019-05-16 | Smart Ag, Inc. | Safety system for autonomous operation of off-road and agricultural vehicles using machine learning for detection and identification of obstacles |
KR20190107376A (ko) * | 2018-03-12 | 2019-09-20 | 현대로템 주식회사 | 자동무인 운전 열차의 스마트 자동 제어 시스템 및 열차 운행 방법 |
KR20200047857A (ko) * | 2018-10-25 | 2020-05-08 | 한국철도기술연구원 | 선로 장애물 인지에 의한 열차속도 제어 장치 및 방법 |
CN109552366A (zh) * | 2018-12-24 | 2019-04-02 | 西安思科赛德电子科技有限公司 | 机车车载铁道障碍物智能探测报警系统及其预警方法 |
CN110027592A (zh) * | 2019-03-08 | 2019-07-19 | 浙江众合科技股份有限公司 | 具有智能障碍物检测及预警功能的cbtc无人驾驶车载控制系统 |
CN109969232A (zh) * | 2019-03-29 | 2019-07-05 | 卡斯柯信号有限公司 | 一种全自动运行系统中远程限制驾驶模式实现方法 |
CN112874582A (zh) * | 2019-11-29 | 2021-06-01 | 比亚迪股份有限公司 | 列车及其的控制方法、控制装置和车载控制设备 |
CN110908003A (zh) * | 2019-12-03 | 2020-03-24 | 中车南京浦镇车辆有限公司 | 基于无人驾驶的主动式障碍物探测系统 |
CN111152820A (zh) * | 2020-04-03 | 2020-05-15 | 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司 | 一种多源数据综合的远程列车驾驶方法和系统 |
CN111923966A (zh) * | 2020-07-16 | 2020-11-13 | 北京交通大学 | 面向不同智能化等级的城市轨道交通列车运行控制系统 |
CN113022653A (zh) * | 2021-02-25 | 2021-06-25 | 浙江众合科技股份有限公司 | 一种基于低时延传输技术的远程列车驾驶系统及方法 |
CN113799852A (zh) * | 2021-09-22 | 2021-12-17 | 天津津航计算技术研究所 | 一种支持动态模式切换的智能主动障碍物识别防护方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN114572279B (zh) | 2024-04-05 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111923966B (zh) | 面向不同智能化等级的城市轨道交通列车运行控制系统 | |
CN110758484B (zh) | 列车自动驾驶方法、vobc、tias、区域控制器 | |
CN109774748B (zh) | 基于车车通信的列车超速防护方法、车载控制器和列车 | |
JP3342017B2 (ja) | 障害検知システム | |
US20130046421A1 (en) | Method and system for managing specific events related to the movements of a guided vehicle | |
CN109255970B (zh) | 一种智能网联交通安全系统和方法 | |
CN107878513A (zh) | 一种无人驾驶列车失位救援方法 | |
CN109977748B (zh) | 一种多融合技术的列车障碍物检测方法 | |
CN109765571B (zh) | 一种车辆障碍物检测系统及方法 | |
EP4032782A1 (en) | Train control system | |
CN110209200A (zh) | 列车轨道用障碍物探测方法及障碍物探测系统 | |
CN113895450A (zh) | 一种无人驾驶车辆感知系统安全冗余系统及控制方法 | |
CN105575114A (zh) | 一种有轨电车交叉路口闯红灯报警系统及报警实现方法 | |
CN114655276A (zh) | 一种轨道交通运行系统 | |
CN114655283B (zh) | 编组列车移交方法、装置、电子设备及存储介质 | |
KR101532365B1 (ko) | 스마트 시그널을 이용한 열차 제어 시스템 | |
CN114572279A (zh) | 一种轨道交通远程驾驶智能防护系统 | |
CN114394128B (zh) | 列车控制方法及系统、车载子系统和轨旁资源管理子系统 | |
CN116118827A (zh) | 一种无人道口远程预警方法、系统、设备和存储介质 | |
CN216467864U (zh) | 一种铁路监控系统 | |
WO2023097839A1 (zh) | 一种灵活编组运行控制方法、设备和存储介质 | |
WO2023097838A1 (zh) | 一种灵活编组的解编方法、设备和存储介质 | |
CN113415318B (zh) | 一种列车连挂编组辅助防护系统及防护方法 | |
KR20120073490A (ko) | 철도 차량과 선로에 관한 모니터링 방법 및 장치 | |
CN114500594A (zh) | 一种用于自动驾驶的故障处理方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |