基于智能手机的轨道状态监测解决方案

1 引言

铁路运输具有环保性、可靠性、安全性和舒适性，这是乘客选择铁路出行的重要原因。而除车辆本身之外，铁路基础设施（如轨道、道岔等）的健康状况是决定铁路运输安全性和舒适性的关键因素。因此，有必要通过使用专门的轨道检测车或者采取人工线路巡检的方式对轨道进行定期检查。然而，上述两种方式均难以实现对轨道状态的每日或每周连续跟踪监测，原因在于：轨道检测车价格昂贵，而且行驶速度相较普通列车偏低，检测时会影响线路的正常运营；人工线路巡检会导致线路区间封闭，此外，人员在轨道上巡检作业还会有安全风险。

为解决上述问题、避免对线路的常规运营造成影响，铁路公司近年来的常规做法是为普通运营车辆加装传感器，以便在其运行过程中采集相关数据，从而实现对轨道更频繁、更实时的监测。然而，加装传感器通常既昂贵又耗时，而且传感器的加装和连接是否会对车辆安全运行产生影响尚有待验证。

随着智能手机的不断发展，可通过为其配备强大且多样的传感器，实现对大量数据的记录和处理。2017年，有人首次提出将智能手机应用于轨道状态监测。如今，智能手机进一步发展，已成为现有轨道检测手段的一种灵活、便利、廉价的补充。瑞士联邦铁路公司（SBB）与西门子交通公司合作，将相关解决方案应用到轨道日常检测中，取得了非常好的效果。下面将具体介绍其应用情况。

2 Railigent —— 解决方案的基础

Railigent是西门子交通数字化应用套件，其中包含诸如轨道监测智能手机应用程序，以及开发数字服务、提供和运营相关平台等的数字化解决方案。该套件可智能地应用来自铁路系统（包括铁路车辆及诸如集中联锁装置、道岔、平交道口等铁路基础设施）的数据并将获得的信息呈现在应用程序中，以供铁路运营商、维护人员等查询使用。通过获取、分析上述数据并进行相关的早期故障检测，Railigent套件可进一步提高铁路系统的可用性，改进操作流程，缩短列车在站点停留的时间，优化运营成本。

基于智能手机的轨道状态监测解决方案由2个要素组成：用于收集和发送数据的智能手机应用程序，以及用于分析数据和向用户呈现信息的Railigent平台。其中，智能手机应用程序为集成在Railigent套件中的轨道监测智能手机应用程序，其安装在智能手机上，可以在列车行驶过程中记录来自智能手机传感器（如全球导航卫星系统（GNSS）传感器、加速度传感器和陀螺仪等）的所有相关数据，并将传感器数据与更多的外部信息相结合（如通过特殊接口集成的、来自OpenStreetMap的地图素材），以优化其铁路基础设施故障检测功能，然后将上述所有信息从智能手机安全地传输到Railigent平台；Railigent平台作为中央数据存储、处理平台，可对接收的数据进行分析以获得轨道状况相关的信息并检测异常情况，然后以行动建议的形式将数据处理结果可视化，其为此解决方案的基础（图1）。

图1 轨道监测智能手机应用程序功能示意图

所用的智能手机为安装iOS或Android操作系统的智能手机，被设置在驾驶室中用于数据采集。其应与车辆的纵轴平行设置以避免因车辆和智能手机坐标系的偏差影响检测结果的准确性，并且应对其进行固定以使其位置保持不变。轨道监测智能手机应用程序可在每次检测行车开始时对其定位和配置自动进行调整和纠正，如检查基本定位参数和操作条件（即智能手机在车内的位置、车辆状况、数据存储位置等），以确保后续数据评估的正确性和多次检测结果的可比性；上述步骤完成后，则立即开始数据记录。

Railigent平台负责对智能手机传输的相关数据进行分析，以监测乘客乘坐舒适度。乘坐舒适度用于评估乘客在列车旅程中的舒适程度，是反映轨道状况和乘客满意度的重要指标。轨道监测智能手机应用程序根据DIN EN 12299-2009《铁路应用 乘客乘坐舒适性 测量和评估》标准，并综合考虑来自智能手机的加速度、定位数据以及来自OpenStreetMap的地图信息，确定乘客的乘坐舒适度，然后在地图上将其可视化呈现，并进行从非常舒适”（浅绿色）到非常不舒适”（深绿色）的颜色编码（图2）。基于此，Railigent平台在分析乘客乘坐舒适度时便可以轻松识别出乘坐不舒适的显著路段，从而指导相关人员进行更有针对性的轨道维保规划和实施工作。如果乘坐不舒适的情况总是发生在同一个地方，算法会在此处标注一个集群（图2中的蓝色圆圈）。根据集群扩大的情况，结合轨道状况随时间推移的恶化趋势分析，即可确定该路段轨道需要进行维保。

图2 利用集群评估乘客乘坐舒适度

3 测试行车

为验证轨道监测智能手机应用程序的可用性，开发人员选定伯尔尼和圣莫里斯之间约120 km的线路（为标准轨距线路）作为测试线路，将安装该程序的智能手机搭载在SBB的轨道检测车上开展行车测试。测试列车为3辆编组，由控制车、轨道检测车和机车组成，长度71 m，质量186 t，最高速度140 km/h。测试时间为1天，列车在上述线路上往返2 次。

测试中采用3部安装轨道监测智能手机应用程序的三星Galaxy S20智能手机。手机被放置在列车内的不同位置：控制车和机车的驾驶室，以及轨道检测车的转向架上方（图3）。

图3 智能手机在车辆中的设置情况

测试过程表明，轨道监测智能手机应用程序可以在列车起动几分钟内进入工作状态，而且无需对车辆系统进行干预和调试；在采集数据后，会将其以大小适当的数据包的形式发送至Railigent平台；数据的安全传输在Railigent平台对智能手机设备完成必要的身份验证后进行。测试行车期间，该程序共采集了3.2 GB的数据。通过对采集数据进行分析、处理，Railigent平台可将乘坐舒适性等相关结论以易于理解的方式在Web应用程序中可视化呈现。

与轨道检测车的专业测量技术相比，开发人员在测试期间更关注智能手机的数据采集和检测效果。轨道检测车的高性能加速度传感器数据用于与智能手机传感器数据进行比较研究。测试结果证明，来自智能手机和轨道检测车加速度传感器的数据具有良好的定性可比性（图4）。通过分析乘坐舒适性，Railigent平台识别出8处异常并将其归因于基础设施缺陷、车辆磨损及驾驶行为偏差。

图4 来自智能手机和轨道检测车加速度传感器的数据定性比较

4 结论与展望

轨道状态评估是一项人力及技术成本非常高的活动。为解决这一问题需要一种廉价、连续和微创的监测手段。轨道监测智能手机应用程序安装在标准智能手机中，可在常规运营的不同铁路车辆上使用，可根据需要持续监测轨道状态和乘客乘坐舒适度。这使铁路基础设施公司能够实时了解其线路状况并在正确时间采取维护措施，也使铁路运营商可以评估乘客的乘坐舒适度并对其进行改善。此外，轨道监测智能手机应用程序还适用于计算曲线半径所对应的外轨超高，但为保证计算所得参数的可靠性，还需要对算法进行优化，提高其计算的准确度。除轨道监测之外，开发人员还有使用该解决方案评估车轮状况的初步考虑，为此需解决智能手机放置位置的问题。总而言之，该解决方案具有进一步发展和应用的潜力。