基于传感器的感知系统在德国铁路网首次测试和应用
时间：2023-06-20 14:15:04 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
为提高德国铁路系统的运输能力、准时性和效率，德国铁路股份公司（DB）制定并推行“数字化铁路”战略，通过不断引入数字化技术，如欧洲列车控制系统（ETCS）、数字化集中装置等，提高铁路基础设施的现代化水平。
此外，DB 还致力于完成铁路系统更深远的数字化。未来，列车将实现行车间隔最优化的全自动运行，由基于人工智能（AI）的运营及事故管理系统对列车进行智能和自动化控制，从而在不新建铁路基础设施的情况下显著提高铁路的运输能力。为此，需要对列车运行环境（如障碍物、人等）进行实时感知，并对列车位置进行连续定位。
Sensors4Rail 项目作为DB 与合作伙伴联合开展的、德国“数字化铁路”战略框架内的一个重要项目，旨在研发和测试集环境感知、实时定位、数字地图等功能于一身的智能系统。项目于2019年夏季正式开始，其第一阶段成果在2021年10月的汉堡国际智能交通系统（ITS）大会上由DB 与合作伙伴——西门子交通集团、HERE Technologies、Ibeo Automotive Systems GmbH、博世公司一起发布。本文将对相关成果进行简要介绍。
高度自动化及全自动化驾驶技术的应用是缩短列车行车间隔，减少能源消耗，提高铁路运输能力及可靠性、安全性的重要手段。汉堡数字化市区快速列车（S-Bahn）项目作为德国“数字化铁路”战略框架内的另一重要项目，将基于欧洲列车控制系统的列车自动驾驶（ATO over ETCS）技术引入德国常规铁路运营中，是列车自动驾驶技术发展的一个里程碑。该项目在配备ETCS 的汉堡S-Bahn 21 号线（以下简称“S21 线”）23 km 长线路区段上以高度自动化运行模式（GOA2）运行4 列经过改装的列车，完成列车自动起动、加速、制动、停车操作。列车运行期间，驾驶员仅负责对列车运行状态进行监控，并在发生故障时进行干预。在汉堡ITS 大会展示期间，汉堡数字化S-Bahn 项目列车实现了全自动化运行，即在没有驾驶员值守的情况下自动驶入停车线及伯格多夫站（Bergedorf）站台。然而，由于列车上并未安装基于传感器的障碍物检测系统，因此行车过程中，远程驾驶员是在控制中心利用集中装置对列车运行状态进行监控，难以达到实时、精确感知和控制的目标。
为解决上述问题，对列车运行环境及状态进行实时感知，从而为列车全自动化运行奠定良好基础，成为当务之急。而在铁路领域，相关技术的发展仍处于起步阶段，未达到其在汽车领域应用的成熟度，需加大研发力度。Sensors4Rail 项目由此铺开。其研发内容包括基于传感器的环境感知系统、精确的实时定位系统以及高度准确的线路环境数字地图。为此，研发人员将最先进的传感器和功能强大的计算机系统集成到汉堡数字化S-Bahn 测试车辆中，并开发了相应的软件组件。在这过程中，DB 负责进行项目管理，提供车辆、所需线路，实施车辆改造，以及开发信息安全相关工作包；
西门子交通集团负责本地化工作包的开发，以及系统的测试、集成；
博世公司与Ibeo Automotive Systems GmbH合作开发环境感知工作包；
HERE Technologies 开发数字地图工作包。上述系统可实时提供有关列车周围环境的最准确信息及列车的精确位置，检测轨道上及周边的静态、动态障碍物并对其危害进行评估。这对于开发智能驾驶辅助系统、实现列车全自动运行将发挥决定性作用。此外，列车运行的重要数据（如列车位置或轨道上障碍物相关数据）被以高频率采集，并通过云界面提供和查询，用于更快地发现和处理故障，优化列车调度，从而使铁路运输更流畅和可靠。
Sensors4Rail 项目相关系统（以下简称“Sensors4Rail系统”）搭载在经过改装的BR472 型车辆上，由DB 下属子公司DB Systemtechnik 负责行车测试。
图1展示了测试车辆上安装的Sensors4Rail 系统，包括硬件和软件。此外，DB 内部云环境（即DB 模块化云）也是Sensors4Rail 系统的一部分。系统可接收并处理全球导航卫星系统（GNSS）信号；
列车与云之间的通信通过沃达丰（Vodafone）公司提供的、具有优先级的长期演进（LTE）/4G 连接实现。Sensors4Rail 项目的测试线路为汉堡S21 线从柏林托尔（Berliner Tor）至奥姆勒（Aumühle）的23 km 区间。测试的关键线路区间为Bergedorf—Berliner Tor 路段，其为汉堡ITS 大会的示范线路。
图1 Sensors4Rail 系统构成示意图
Sensors4Rail 项目测试车辆长度为60 m，共铺设约4.3 km 长的电缆，安装了45 个特殊硬件组件及约3 500 个零件。该项目面临的一个特殊挑战是新硬件组件在车辆中的集成，包括摄像机、雷达、激光雷达（LiDAR）等传感器，具有多个图形处理单元（GPU）的高性能服务器，数据存储器以及在组件之间进行数据传输所用的10 Gbps 网络。
其中大部分组件是首次用于铁路运营，因此不容易获得所需批准和许可。例如，用于环境感知的传感器最初是为汽车行业开发的，必须经过试验室验证才能应用到铁路领域。因此，Sensors4Rail 的一个重要目标是：在典型的铁路环境下（温度跨度大、振动强烈、污染严重）对上述硬件组件进行测试。
图2展示了经过改装、安装了环境感知传感器的BR472 型列车正面。6 台激光雷达以3 台为一组，安装在前挡风玻璃上方的左右两边，能够以15 Hz 的频率进行密集扫描，其测量范围覆盖所需的水平和垂直视野，并可实时生成列车运行环境的3D 点云。上方车灯的一侧安装1 台红外摄像机，可通过检测波长为8～14 μm的长波红外线来识别物体。与在近红外光范围内工作的激光雷达一样，红外摄像机无需环境照明，能够在绝对黑暗的环境中（如隧道中或夜间）感知静态和动态物体。前挡风玻璃下方安装3 台在可见光波长范围内工作的摄像机，包括1 台除采集图像数据外还可确定近距离环境深度值的立体相机，以及2 台视距分别为300 m（中距离）和550 m（远距离）的摄像机。车辆前部的环境感知由4 台工作频率为76～77 GHz 的雷达完成。所有原始传感器数据都收集在高性能服务器中，并在此得到进一步的实时处理和记录以供日后分析。
安装在BR472 型列车上的定位系统由位移脉冲发生器、光学轨头传感器、惯性测量单元和计算机系统组成。该系统可将信号源数据与由雷达实时定位及地图创建（SCAM）系统的环境感知功能所共同确定的列车位置信息、基于地界标的定位信息相结合，计算出列车前部位置，并将以这种方式确定的列车位置与高精度定位系统所得结果进行比较，分析偏差，实现在不安装新基础设施组件情况下的高精度列车实时定位。
高精度数字地图（HD 地图）最初也是为汽车行业的自动化驾驶而开发，用于支持驾驶员辅助系统的运行及车辆的本地化。与传统导航地图相比，HD 地图能够以更高的细节水平表达现实场景，其包含沿线物体信息，如建筑物、桥梁或站台边缘，是铁路及其周围环境的数字孪生体，可用作连续比较实际状态与目标状态的参考。研发人员利用徕卡Pegasus 2 测量系统采集的数据创建HD 地图，并确定4 个GNSS 主站和多个控制点，其绝对坐标精度约为3～5 cm。因此，HD 地图可以作为基于地界标的列车前部位置定位的基础。
Sensors4Rail 项目在车辆中集成环境感知、定位和数字地图这3 个子系统，并测试其以下6 个功能（图 3）：
图3 Sensors4Rail 项目测试的系统功能
（1）识别地界标并与数字地图进行比较，以准确定位列车前部位置；
（2）检测和分类相邻轨道上的列车，以免将其识别为危险物或障碍物；
（3）检测、分类和定位站台上的人员，以便在紧急情况下做出反应；
（4）检测车辆所在轨道和相邻轨道走向，并与数字地图进行比较，以便以轨道线路为参照定位对象；
（5）将所有定位和路径信息整合到轨道的一个位置上，以便在不新建基础设施的情况下实现高精度的列车实时定位；
（6）通过监控车辆所在轨道和相邻轨道建筑接近限界内外的空间容积来检测轨道占用情况，以便对未知障碍物做出反应。
Sensors4Rail 项目的成果在汉堡ITS 大会上展示。
为此，研发人员基于现代化的图形环境创建了一个虚拟的现实图像，用以展示Sensors4Rail 系统的实时数据，这些数据来源于对线路的初始高精度测量。被识别的地界标及列车位置相关数据通过接口转发给计算机，计算机会对这些数据进行实时的可视化处理，并显示到列车上安装的监视器中（图4）。由图4可知，除列车实时运行环境之外，界面还可以清晰地展示系统采集的众多信息，如地界标总数、列车当前速度等，未来这些数据可以传输到控制中心，用于优化列车调度或对故障做出快速反应。
图4 Sensors4Rail 项目成果可视化展示界面
此外，相关数据还通过4G 接口发送到云端并提供给另一个服务实例，该实例在ITS 大会BR472 型列车展示运行期间生成了与Linkedln 和YouTube 等社交网络中实时流相同的可视化效果，使更多的国际受众能够远程查看项目成果。
目前，DB 及其合作伙伴正在筹备Sensors4Rail 项目第二阶段的试运行，该阶段于2022年5月开始，计划将测试区域扩展到汉堡S-Bahn 线网中的其他路线，并在各种天气条件下及各时间段（白天和黑夜）记录原始数据，以提高数据的多样性。利用这些来自传感器的原始数据还可对所使用的神经网络进行重复训练，以促进系统的进一步优化完善。
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