智慧虚拟轨道交通系统框架研究

2021-01-12柳慧鹏廖明军

数字通信世界 2021年3期

柳慧鹏，廖明军

（盐城工学院，江苏盐城 24051）

1 虚拟轨道交通系统交通快运系统

虚拟轨道交通系统交通快运系统（SRT）是以地面虚拟轨道导向运行的超轨列车（车长约36米），融合了轨道交通与常规公交的优点，集“低成本、中运量、智能、环保、便捷”于一身，是介于有轨电车与BRT之间的新型轨道交通系统，是国家倡导的“新基建”项目，也是新一代5G智能城市轨道交通产品，具有无污染、无噪音、载客大、低成本、建设流程短等特点。

根据其他轨道交通类似经验，随着SRT线路规模逐步扩大，SRT线路运营的安全、效率和可靠性等问题也将会变得日益重要和严峻。公共路权运行环境下非轮轨接触导向运输系统SRT作为一种全新的中运量城市轨道交通模式，在调度管理、智能化行车等方面缺乏关键技术，目前针对该类型导向运输系统的相关研究尚少。因此，融合5G、人工智能、大数据、云计算、物联网、卫星通信技术等现代技术，实现SRT列车运营的生态化、数字化、智能化和自动化，对于提高智能化行车和运营管理水平至关重要，也是智慧城市和交通强国的重要建设内容。

2 智慧虚拟轨道交通系统

虚拟轨道交通与其他交通系统类似，系统由人、车、路和环境构成，其中人包括乘客和驾驶员以及运维人员等，车指列车，路主要混合或专用道路，环境主要指交通环境、天气环境等。智慧虚拟轨道交通系统主要由智慧乘客服务系统、智能运输组织系统、智能能源系统、智能列车运行系统、智能技术装备系统、智能基础设系统、智能运维安全管理系统、智慧网络管理系统组成。

各系统相互协调和优化应用云计算、大数据、物联网、人工智能、5G、卫星通信、区块链等新兴信息技术，全面感知、深度互联和智能融合乘客、设施、设备、环境等实体信息，经自主进化，创新服务、运营、建设管理模式，构建安全、便捷、高效、绿色、经济的新一代中国式智慧型城市轨道，以实现智慧乘客服务便捷化、智能运输效率效益最大化、智能资源环境绿色化、智能列车运行全自动化、智能技术装备自主化、智能基础设施数字化、智能运维安全感知化、智慧网络管理高效化、城轨云与大数据平台集约化。

3 智慧虚拟轨道交通系统研究内容

3.1 智慧乘客服务

实现智能售检票的实名制乘车、生物识别、无感支付；智慧车站的自动开关站、语音问询、信息服务、动态引导、环境调控等服务功能齐全；智能列车的信息服务温馨实用、个性化需求多样完善；紧急情况下智能管理、引导与应急疏散客流，乘客服务安全有序；智能线网运力服务精准匹配、安全、快捷、高效。

3.2 智能运输组织

研究基于共享数据、智能设备、智能软件的网络化运输组织系统平台，实现客流分布的实时预测、运输计划的智能化编制、运力与客流的精准匹配；智能调度与应急指挥中心深度融合，初步建成智能化线网运输组织辅助决策系统。

3.3 智能列车运行

研究环境状态感知、多源传感信息融合、多目标自动决策、协同运行控制的自主化列车控制系统，最终实现全自动无人驾驶。

3.4 智能基础设施

智能基础设施是列车载体，需要确保车辆高效和安全行驶，需要研究智能基础设施数字化、智能基础设施的网联化；研究智能基础设施的综合评价分析平台；

3.5 智能运维安全

研究车辆、能源、通信、信号等系统数据采集、健康状态监测以及维护决策支持系统。

4 智慧虚拟轨道交通系统关键技术

4.1 5G技术

5G网络是能提供20Gbps速率，时延1毫秒，每平方公里100万连接，网络稳定性99.999%的下一代蜂窝无线通信网络。5G技术可实现信息高速实时传递，这对于要求低延时的控制性系统尤为重要，5G技术是无人驾驶的保障。

4.2 V2X技术

V2X，即vehicle to everything，车联万物。简单来说，就是赋予车辆通信能力，通过V2V（车对车）、V2P（车对行人）、V2I（车对基础设施）、V2N（车对网络），让驾乘体验更加舒适，交通环境更加安全，使能未来的自动驾驶。V2X技术理解为高级驾驶辅助系统（ADAS）的一部分。V2X和其他多种多样的传感器（如摄像头，激光雷达等）相辅相成，共同辅助完成高级别的自动驾驶。V2X主要作用时实时传输和接受交通场景各个参与者状态信息（比如车辆的速度、位置、加减速、转向等信息）供本车和其他车辆进行驾驶决策分分析。大致有如下应用场景：前方静止/慢速车辆告警；异常车辆提示；摩托车接近提示；交叉口防撞提示；换道决策与辅助提示；逆向行驶告警；信号灯违章告警指示；紧急电子刹车灯告警；逆向超车提示；非机动车（电动车、自行车等）横穿预警/行人横穿预警；道路危险情况提示；车队协作式自动巡航；基于环境物体感知的安全驾驶辅助提示；危险路段识别；超速告警；车载诊断与维护；弯道限速告警；SOS服务等。

4.3 车辆网

车联网：借助新一代信息通信技术，实现车内、车与车、车与人、车与服务平台的全方位网络连接，以提升汽车智能化水平和自动驾驶能力，构建汽车和交通服务新业态，从而提高交通效率，改善汽车驾乘感受。车联网是一种通信管道，是用无线方式连接人端、车端、路端和云端的通信方式，可有效保障整个 ITS 相关信息的高效流转。车联网包括 5 个组成部分：人、车、路、V2X 和云。其中，“人”是道路环境的参与者和车联网服务的使用端；“车”是车联网的核心，主要涉及车联网、智能决策系统和车辆控制系统；“V2X”是信息交互的载体，负责打通车内、车间、车路、车人和车云信息流；“云”是实现车联网云端服务能力的业务载体和数据载体。

4.4 视觉分析技术

为了安全与准确地感知，无人车驾驶系统使用了多种传感器，其中可以被广义地划分为“视觉”的有超声波雷达、毫米波雷达、LiDAR，以及摄像头。超声波雷达由于反应速度和分辨率的特性主要用于倒车雷达。激光雷达和毫米波雷达则主要承担了中长距测距和环境感知的功能。在智慧虚拟轨道交通系统中，视觉/激光雷达用于车辆、行人、障碍物以及道路基础设施特征近距离目标识别和检测；毫米波雷达进行中长距的目标检测。

4.5 无人驾驶定位技术

北斗定位和GPS定位虽然在路径规划上得到应用，但是由于定位信号接受问题、更新频频问题以及定位精度问题，不能满足自动驾驶定位需求。惯性导航虽然可以测量物体位移速度和旋转运动，但是在实际测量中存在一定的误差，融合北斗定位和惯性导航能实现较高精度的定位，但还是不能满足高精度自动驾驶需求，只还需要融合其他传感器比如LiDAR点云与高精地图、甚至视频图像，对其进行匹配计算定位，让各种定位法互相纠正以达到更精准的定位。

4.6 城轨云与大数据平台

无人驾驶系统实现了无人驾驶所需要的各种算法，包括定位、环境感知、路径规划和控制等，无人驾驶系统是无人驾驶软件的核心部分。最后云平台提供了无人驾驶所需要的各种基础服务，共同构成了整个无人驾驶软件系统。从整体上看，自动驾驶包括存储、计算和基础服务3个基本需求。

由于终端存储能力有限，各种场景中实时产生的海量信息通过5G传输到云平台进行存储和处理。

云平台出了存储外，云计算也是云平台一个核心能力或功能。计算分为在线计算和离线计算。在线计算主要是运行无人驾驶所需要的各种算法，主要关注算法的鲁棒性，能否适应各种环境；同时还要关注算法的时效性，通常需要在100ms之内完成一次计算。离线计算主要是处理离线数据，要处理的数据量非常大，但对时效性的要求没那么高，可以通过并行分布式计算来提高效率。

云平台除了服务于无人驾驶外，还提供其他服务，信息的发布，打车和物流等应用服务等。

5 虚拟轨道交通智能化路线

目前虚拟轨道交通项目是新一代的中运量交通系统，目前处于路试阶段，虽然不久投入使用，但在智能化方面尚要根据运营场景和运营问题提出解决方案，智能化需要经历一个循序渐进的过程。虚拟轨道列车与具有物理固定轨道的列车以及小汽车在运行条件和规则上都有显著的差异，目前阶段，建议虚拟轨道交通智能化主要关注列车智能化辅助驾驶以及系统运行安全保障系统。