主動障礙物系統(tǒng)
主動障礙物系統(tǒng)
國內(nèi)的地鐵列車大多采用有人駕駛運行方式,由司機操作列車并負責瞭望列車運行前方軌道確保無障礙物落入軌道區(qū)間。近些年來,國內(nèi)的無人駕駛項目逐漸增多,國內(nèi)首條全自動無人駕駛線路上海10號線于2014年8月開通運營,車輛配置了基于機械觸發(fā)原理的被動式障礙物檢測系統(tǒng),在后續(xù)的國內(nèi)各無人駕駛項目上,被動式障礙物檢測系統(tǒng)成為標準配置。但被動式障礙物檢測的方案不能對列車前進方向內(nèi)的障礙物實現(xiàn)提前檢測與預警,不可避免地會對車輛設備安全、行車安全有一定影響。為應對被動式障礙物檢測的不足,國內(nèi)外開始對主動式障礙物檢測技術(shù)開始進行研究。如采用基于激光、紅外信號的檢測,該方法主要通過安裝在列車前方的激光或紅外設備發(fā)射的信號進行障礙物的檢測,可以獲得障礙物的方位和距離等信息。但該方法所需設備的體積大且昂貴,對障礙物的檢測具有一定的局限性,只能實現(xiàn)體積較大障礙物的檢測。近年來,隨著視頻圖像技術(shù)以及機器學習技術(shù)的發(fā)展,通過雷達、機器視覺、神經(jīng)網(wǎng)絡及深度學習算法,實現(xiàn)主動障礙物檢測成為了當前該系統(tǒng)的主流技術(shù)手段。系統(tǒng)通過高清攝像機拍攝列車前方軌行區(qū)是否存在滯留人員、丟棄物或超限異物等障礙物,對視頻通過神經(jīng)網(wǎng)絡及深度學習算法進行處理和自動分析;同時使用微波雷達對前方軌行區(qū)進行探測,自動測量本車與同一股道或同一道岔區(qū)段、存在沖突風險的前車之間的距離,參照預先設定的車距閾值,評估追尾風險;一旦發(fā)現(xiàn)障礙物或存在追尾風險則立刻自動觸發(fā)聲光警示,提醒司機或無人駕駛系統(tǒng)及時采取應對措施,避免災害或降低災害的危害程度。視頻和雷達探測記錄被同步存儲在探測預警系統(tǒng)中,保存時間足夠長度,可供事后分析。
TONREN?所設計的嵌入式主動式障礙物系統(tǒng)是基于深度學習以及神經(jīng)算法的一個行業(yè)應用,該系統(tǒng)涉及大氣分析、視覺分析、雷達分析三位一體,在嵌入式平臺上進行200米、500米的測距測算。本按以視覺方向為主。
實物如下:
系統(tǒng)技術(shù)方案
環(huán)境條件
最高海拔度:最高海拔度1200m
環(huán)境溫度:環(huán)境溫度 -25℃ ~+65℃
相對濕度:相對濕度 95 %
氣候:風、雨、霧、冰、霜、沙塵
空氣中雜質(zhì):酸雨、碳、銅、臭氧、硫化物、二氧硫化硫
系統(tǒng)概述
列車主動障礙物系統(tǒng)檢測裝置,利用高可靠、高安全的軟硬件平臺配合傳感器,實現(xiàn)安全、可靠的障礙物檢測。在遠、中、近距離上對營運車輛形成多重立體的安全保護。系統(tǒng)獨立于列車信號控制系統(tǒng),是全自動駕駛列車的新一代安全防護裝備。
本系統(tǒng)主動檢測采用遠焦攝像機+近焦攝像機的視頻傳感器組合,在大范圍實現(xiàn)了圖像采集的有效覆蓋,輔以雷達的高清點云數(shù)據(jù),通過異構(gòu)數(shù)據(jù)融合,依托車載探測主機強大的人工智能深度學習算法,實現(xiàn)對軌行區(qū)各類障礙物的精準檢測和主動提前預警。系統(tǒng)經(jīng)深度學習后,漏報率不高于0.1%,誤報率不高于0.1%,可檢測行進前方軌道上可視范圍內(nèi)500米距離處的侵界障礙物(例如人、行李箱等投影面積不小于0.5m2,高度不低于0.5m),并在車距小于一定的安全閾值時,提供碰撞風險預警,避免與軌道上的障礙物碰撞事故。
系統(tǒng)車載設備主要由以下組成部分:
? 車載控制主機、視覺傳感器、雷達傳感器
系統(tǒng)提供如下接口:
? 提供與TCMS 的雙以太網(wǎng)接口、提供與PIS 的以太網(wǎng)接口
TONREN?管控邏輯圖:
明確了管控邏輯方向,我們的主動障礙物系統(tǒng)方案如下圖:
*未經(jīng)書面許可 嚴禁用圖