有轨电车自动驾驶方案设计与实践

文：李国龙｜上海富欣智能交通控制有限公司

本文介绍混合路权轨道交通系统中引入自动驾驶的概念、必要性及发展趋势。以有轨电车制式为例，结合自主感知、人工智能、车路协同（V2X）等关键技术，构建有轨电车自动驾驶系统，对有轨电车自动驾驶系统的基本概念、系统构成、关键技术以及相应的工程实践进行介绍。在城市轨道交通数字化、自动化、智能低碳发展路线中，围绕技术创新促进城市轨道交通低运能系统发展，进一步提升低运能系统的安全和效率。

有轨电车是介于常规公交和地铁之间的城市轨道交通低运能系统，具有线路固定、司机目视驾驶、混合路权运营的公共交通系统特征。在有轨电车运控系统中运用自动驾驶技术，构建自动驾驶系统，实现有轨电车运营自动化、智能化、自主化，同时借力智能交通体系下的车路协同系统，有助于提升公共交通运营的安全性和效率，降低能耗，提高地面公交系统的竞争力，满足人民群众日益增长的出行需要。

本文结合上海富欣智能交通控制有限公司（以下简称“富欣智控”）近年来在轨道交通自主运行列控系统（TACS）、智能化方面的研发情况，对有轨电车自动驾驶系统的基本概念、功能构成、关键技术以及相应的工程实施进行介绍，供行业参考。

一、有轨电车自动驾驶系统的概念

有轨电车自动驾驶系统（图1）是以现代信息化技术、人工智能技术、自动化技术构建的列车运行控制系统。有轨电车采用自动控制技术，能够进一步增强系统装备的自动化程度，进一步提升交通运输的安全与效率。一方面，有轨电车即属于包含轨道、路侧-车载-中央信号设备在内的轨道交通运行系统中，同时又作为地面交通系统的参与方，与其他交通参与者共享路权，并服从地面交通系统的附加管控；另一方面，自动驾驶系统赋予有轨电车自主感知、自主决策、自主行驶的能力，使其成为在行为上更加近似汽车的智能化交通主体；结合车车协同、车路协同等网络化技术，社会交通系统也可接纳有轨电车作为其有机组成部分，充分发挥有轨电车运量大、准点高效的优势。

图1 有轨电车自动驾驶系统概念

二、有轨电车自动驾驶系统构成

有轨电车具有明显的轨道交通装备特征和公共交通特定运营功能属性，即中央调度监控、道岔联锁控制保障安全运行路径、路口信号优先控制保障运行效率、司机目视驾驶模式下依据“信号灯”显示授权行车保障运行安全和秩序、站到站运输。相比司机目视驾驶有轨电车系统，具有自动驾驶能力的有轨电车是自主车辆的一种，其自动驾驶系统应满足车端“感知-规划-控制”这一自主车辆基本运行逻辑，因此有轨电车自动驾驶系统构成（图2）包括中心行车调度子系统、轨旁道岔控制子系统、路口优先控制子系统、V2X 子系统和自动驾驶车载子系统。其中具有自动驾驶能力的车载子系统在功能上又可划分为环境感知功能、单车运行决策和自动电车控制功能模块，三者相互配合以满足“感知-决策-控制”的工作逻辑，构建实现以电车为核心的网联化有轨电车自动驾驶系统。

图2 自动驾驶有轨电车系统总体结构

中心行车调度子系统、轨旁道岔控制子系统、路口优先控制子系统、V2X 子系统与目视驾驶模式下功能相同，不做展开论述。中央行车调度员、外部交通参与者并不严格地属于自动驾驶有轨电车系统，故不在本文的讨论范围内。本文重点介绍自动驾驶车载子系统。

作为传统目视行驶有轨电车驾驶员，虽然不属于自动驾驶车载子系统，但需要同系统进行持续交互，以监督后者的状态，并在必要情况下干预接管以确保电车行驶安全。自动驾驶车载子系统受到有轨电车中央行车调度系统的统一管理，并与社会车辆、行人等外部交通参与者进行交互。整个自动驾驶系统运行于以固定轨道、开放/半开放路权为基本特征的线路环境中，整个线路环境（与自动驾驶相关的要素）可被自动驾驶车载子系统中的环境感知功能模块所检测和利用。

自动驾驶车载子系统中，三大功能的基本工作内容包括：

环境自主感知功能：利用异构传感器及相应检测技术，实时检测电车运行线路及运行环境，形成电车运行态势，识别环境中可能对电车安全自动运行构成威胁的因素（如障碍物、错误的信号状态等），并及时向运行决策功能报告。

单车运行决策功能：运行功能是自动驾驶系统的“大脑”，通过综合中央行车调度、环境感知功能和电车控制功能传来的调度指令、环境感知信息和电车运动状态，在保证安全、兼顾舒适的前提下，判定电车综合运行状态，计算本车的实时运行控制指令，发送至电车控制功能。

电车控制功能：作为自动驾驶系统与有轨电车车辆的主要接口，电车控制功能负责将运行调度功能生成的电车逻辑运行控制指令，转换为可供实际设备接受的电气控制指令，下发给有轨电车执行，以实现自动驾驶系统对有轨电车运行的真正控制。同时，该功能接收电车反馈的运动状态，并进一步向运行调度功能发送，以形成完整的自动驾驶控制闭环。需要注意的是，有轨电车自身也有复杂的控制和通讯系统，在上层控制系统命令下，实现包括牵引制动、门控、空调等电车运营的基本能力。本文所述的电车控制功能，主要考虑在自动驾驶系统功能范围内的控制逻辑。

三、关键功能

（一）环境感知功能

环境感知功能通过综合利用数量不等的异构传感器、V2X 信息，实时获取电车外部的运行环境信息，从中抽提出对电车运行有影响的环境要素和对象信息，发送给后端单车运行决策和自动电车控制功能模块，以实现电车的持续可靠运行。得益于目前汽车领域自动驾驶和高级辅助驾驶的迅速发展，环境感知功能模块的实现充分利用前者所积累的经验、技术和相关设备，在此基础上结合轨道交通的运行特征，形成面向有轨电车自动驾驶的专有环境感知功能，可进一步分为以下三个子功能（图3）：

图3 环境感知功能基本逻辑

一是自主定位。该功能在结合有轨电车专有地图信息的基础上，利用轮轴、组合导航系统、V2X 等手段，能够可靠表示有轨电车实时位置的复合定位。有轨电车运行在地面上，其运行环境是地面交通与轨道交通的复合体，在自动驾驶语义下对其进行定位，需要同时考虑地面交通意义下的定位（如组合导航）和轨道交通意义下的定位（如轮轴、信控设备等）。此外，有轨电车作为公共运载工具，其运行比道路车辆更加需要进行跨街区的全局规划，以达到效率和舒适性兼备的目的，在定位上也需要引入长距和全局性的设备和手段（如V2X）。

二是融合感知。该功能以摄像机、毫米波雷达、激光雷达等传感器作为信息源，分别采集环境的不同数据，经过合理结合后，形成对电车运行环境的实时表示（特别是障碍物信息）。由于有轨电车是运行在固定轨道上的公共交通工具，其运行受到信控系统的调节与约束（如电车不能越过禁止态信号、电车行经道岔反位、路口等区域时需要限速等），故面向有轨电车自动驾驶的融合感知功能还包括对轨道交通基础设施和信控系统状态的感知。

三是运行态势综合。经过各种传感器融合得到的障碍物信息和自主定位信息，在地图信息的约束下，形成有轨电车运行的实时态势。运行态势综合是判断电车运行前方整体状况和行车风险的核心功能。

（二）单车运行决策功能

单车运行决策功能的总体职责是基于环境感知功能获取的运行态势，根据本车特性和运行状态，在确保运行安全的基础上形成对本车的运行控制指令，以满足运营要求，兼顾运行舒适性。该功能是自动驾驶系统与环境和电车结合的核心，又可分为如下几个子功能。

一是感知移动授权计算。用于根据环境感知功能提供的电车位置信息、运行环境信息和障碍物信息，生成电车控制系统可以利用的前方可行驶区域表示，即“感知移动授权”。感知移动授权为实时计算，且同时受电车状态的约束和控制安全性计算的监督。

二是控制安全性计算。用于判定计算出的感知移动授权是否满足电车运行的安全要求。控制安全性计算同时考虑电车的物理和电气特性、控制系统的设计功能、运行状态/故障情况和运营规则，对感知移动授权进行确认，将确认后的移动授权送至控制舒适性计算，以生成渐进控制指令。感知移动授权不满足安全要求时给出安全防护制动指令。

三是运营规则计算。该功能接收中央行车调度发给本车的运营指令（如运营计划调整、停站、开关门等），结合运营计划，判定如何在实现运营指令的情况下持续实现道岔控制、路口优先控制、输出行车指令（目的地）以完成运营目标。

四是运行舒适性计算。该功能用于实现以乘客舒适性指标为导向的移动授权。运行舒适性以电车加速度和加速度的变化率为主要衡量指标，控制上要求平稳而非突变、同时考虑电车作为复杂系统和大时滞对象的控制特性，形成渐进性的控制要求。

五是控制命令综合。该功能在渐进性控制要求指导下，生成牵引制动控制指令，发送给电车控制功能以实施控制。同时监督司机控制指令，完成司机监督下驾驶。

（三）自动电车控制功能

电车控制功能的主要作用是将运行调度功能发送来的运行控制指令，通过信号转换，按照电车自有的通信协议发送给车辆自身的控制功能，以实现包括牵引制动、车门控制、声光信号等在内的具体的电车功能。

四、关键技术

有轨电车自动驾驶系统涉及多学科多领域，需要一系列技术手段解决上述各功能中的特定问题。

（一）人工智能

深度学习为代表的新一代人工智能技术已在图像处理、生物制药等方面得到了有效应用。自动驾驶系统涉及大量传感器数据的辨识、学习和信息提取，在特定场景中人工智能甚至是唯一具有实际意义的技术手段，如图像识别（图4）。在有轨电车自动驾驶系统中应用人工智能，主要解决以下问题：一是识别轨旁信号设备及其状态（如信号机灯色、轨道等）；二是获取交通参与者的语义信息（如物体类别、行为解析等）；三是监督驾驶员作业状态；四是对电车控制模式的系统性优化。

图4 人工智能应用于信号机识别（左）和轨上行人识别（右）

（二）车路协同

如前所述，有轨电车需要大范围的运行规划以改善行驶的全局优化能力和运行效率，故存在远距离获取线路和设备状态的需求，据此引入包括车-车通信和车地通信（V2X）在内的车路协同机制，使电车能够具备比车载传感器更远的感知能力，提前对线路状态进行预判。车路协同机制可以在下列两方面改善有轨电车自动驾驶能力。

一是信号机的超视距检测（路口自适应通过）。基于图像的信号机检测仅能在近距离才有较为可靠的效果，且会受到环境光照、夜间等影响，当电车行经信号机防护的路口或道岔时，得不到及时的信号机状态告知，在确保安全的要求下只能停车或低速通过，限制了通过效率。通过引入V2X，将信号机灯色状态提前发送给自动驾驶电车，可以使电车在较远距离上获取信号机的状态，提前规划路口速度和过路口/过岔策略，减少无谓停车和减速。

二是旅行速度的全局优化。单独依赖自车感知的自动驾驶系统，无法获取线路更大范围的状态以及线路上其它电车的运行情况，不利于整体运营的改善。在车-车通信和车地通信链路支持下，可以在整个线路范围内对电车的运营进行整体调配，同时电车自身也可以根据其前后车的运行情况，动态调节自身运行计划，达到局部规划和整体规划的统一。

五、方案实践

富欣智控于2019-2020 年在淮安有轨电车1 号线选取有轨电车进行相应的车辆改造，部署了自动驾驶系统（图5），组成具备自动驾驶能力的样车，并在正线选取包含站台、道岔、路口等多种场景在内的3.2 千米试验段进行了包括夜间、阴雨等在内的多环境测试，以及包括定位调速、精确停站、开关门等在内的各种运营功能的自动驾驶系统实跑。实跑结果表明，所设计的有轨电车自动驾驶系统较好地匹配了有轨电车的运营和运行特性，能够在包含多种场景的线路上实现自动驾驶系统的各项运营功能。同时，得益于自主环境感知和车路协同的引入，减轻了司机驾驶操作和对行驶状态监督的工作压力，提高了电车对道路复杂环境的适应能力和运行效率。

图5 自动驾驶系统传感器组合（左）和控制系统（右）

基于面向有轨电车这一城市轨道交通低运能系统的主要运载制式，本文设计了特定于有轨电车的自动驾驶系统，通过综合多传感器融合感知、电车自主规划控制等功能，引入人工智能、车路协同等技术，使传统目视驾驶有轨电车具备自主感知、自动驾驶能力。实践结果表明，所设计的有轨电车自主驾驶系统能够实现多场景下的各项运营功能，能够减轻了司机劳动压力，并在提高电车环境适应能力和融入城市交通整体规划方面，具有积极的意义。