無人駕駛城軌車輛控制系統分層遞階架構設計

孟建軍，陳曉強，耿 言，韋騰舟

（1.蘭州交通大學 機電工程學院，甘肅 蘭州730070；2.南車南京浦鎮車輛有限公司，江蘇 南京210031）

0 引 言

傳統城軌車輛在運行中的安全性和舒適性是靠車輛固有的零部件的物理特性來調節的，例如，空氣彈簧降低車輛的垂向振動，抗側滾扭桿降低車輛側滾的風險等；且車輛在運行中，主要通過軌道電路傳遞車輛信息，這種行車組織方式和車輛構造已經不能滿足日益復雜的客流和運行環境，車輛的舒適度和安全性也會隨著客流的快速變化而下降。

與傳統的有人駕駛相比較，無人駕駛城軌車輛在全程行駛過程中無人看守，車輛的各系統在運行過程中進行實時監控，包括牽引系統、通信系統、轉向架等。這種高度的自動化和先進性，使無人駕駛城軌車輛能夠解決傳統城軌車輛具有的上述缺點。面對無人駕駛城軌車輛控制系統具有的各類感知設備和控制器，以及分散分布在車輛、軌道甚至車站的各種不同類型、不同功能、不同接口的各種設備，首先需要研究的問題是合理選擇一個有效的控制理論。本文以分層遞階控制理論為依據，提出了一種無人駕駛城軌車輛控制系統的分層遞階架構設計，并對無人駕駛城軌車輛在運行過程中的控制和協調問題做了相關分析。

1 分層遞階控制理論

分層遞階控制理論作為組織和分析復雜系統的一種常用方法［1］，其控制系統的控制結構形式，由組織級、協調級、執行級組成，如圖1所示［2］。系統中的各個子系統可以按照一定的優先級和從屬關系來分配決策單元進而達到控制目的，同一級別的決策單元可實現相互間的平行工作，并作用于下級子系統，同時也受到上級系統的干預，各子系統間可通過上級互相交換信息。

圖1 分層遞階控制系統結構

組織級是分層遞階控制結構的最上層，應用人工智能的主導思想進行綜合智能決策，并針對給定的任務和命令，給出合理適當的控制模式對協調層下達控制命令。

協調級是分層遞階控制結構的中間層，由一定數量的協調器組成，協調器根據來自各方不同的命令推導出一系列的合理優化執行指令，并將這些指令分解成可供執行層操作的具體動作序列。

執行級是分層遞階控制結構的最底層，由經典控制理論和現代控制理論起主導作用，一般由多個控制器組成，執行一個確定的動作［3，4］。

2 無人駕駛城軌車輛控制系統的分層遞階架構設計

如果城軌車輛無人駕駛控制系統從總體結構到車輛、軌道、車站監控系統均采用分層遞階控制結構，那么就需考慮：①各分層控制系統功能的劃分與分配，以及各分層控制系統間的組織協調；②如何確定各分層控制系統的信息傳遞路徑，使其能夠滿足系統整體高效、可靠的控制需要。

通過研究分層遞階控制理論，利用其多級結構控制的思想，可按照控制范圍將無人駕駛城軌車輛系統分為：設備級、車站級和中央級，三級監控系統。按照控制功能又可以分為：上位監控層、協調層、控制層和過程層。其具體的結構如圖2所示。

圖2 無人駕駛城軌車輛的分層遞階控制結構

3 分層遞階控制結構的實現

3.1 過程層的實現

過程層即分層遞階結構中的執行級。在無人駕駛城軌車輛控制系統的分層遞階結構中，監測車輛運行狀態的傳感器系統、車輛安全狀態監測系統 （包括車輛內部安全狀態監測和軌道狀態安全監測）和車站安全狀態監測系統均屬于遞階控制結構中的過程層。這些設備 （除無人駕駛控制系統外）是基于列車牽引控制、列車魯棒控制、列車協同控制等多種控制的需求而設立的，為列車穩定、舒適、安全的運行提供最原始的控制參數，如圖3所示。

3.2 控制層的實現

在車輛內部，車輛運行狀態控制器和車輛安全狀態控制器屬于控制層，圖4所示控制層的結構。為過程層中監測車輛運行狀態的各傳感器將列車運行參數實時傳輸給車輛運行狀態控制器，該控制器根據車輛運動數學模型，綜合接收到的參數，做出判斷，控制車輛的平穩運行，并將控制指令反饋到無人駕駛運行控制系統；車輛安全狀態監測系統主要由車輛內部安全狀態監測系統和軌道安全狀態監測系統兩部分組成，該監測系統將監測到的情況實時傳輸給車輛安全狀態控制器，該控制器的指令具有優先權，根據車輛面臨的安全級別，做出相應反應，并將判斷結果傳遞給無人駕駛控制系統執行，如列車內部發生火災，軌道斷裂或嚴重不平順時，車輛安全狀態控制器發出減速或緊急制動的指令，無人駕駛控制系統優先執行此指令，立即控制列車減速或制動。由于車輛運行狀態控制器、車輛安全狀態控制器都是安裝在車輛內部，考慮到車輛運行的外部環境比較復雜，因此它們之間采用現場總線的連接方式是比較合適的，同樣，過程層的傳感器系統、車輛安全狀態檢測系統也用現場總線與控制層的控制器連接。

圖3 過程層的結構

圖4 控制層的結構

3.3 協調層的實現

車輛運行狀態和車輛安全狀態是一個需要協調的整體，兩者具有很強的關聯性，因此，在車輛內部需要一個上位監控系統來統一協調兩者。此外，在車輛進站和出站的一段距離內，以及在車站停止運行的時間內，車站的安全狀態對車輛的運行也有重要的影響，所以此時，車站安全監測系統也需要加入上位監控系統的協調工作中。車站安全狀態監測系統分布在車站各處，宜使用無線傳輸方式與車輛內部的上位監控連接。

在多列無人駕駛城軌車輛協同控制運行中，由于沒有了傳統的閉塞區間，因此前后兩列車必須要保證信息交換的暢通。前后車輛之間根據各自的運行狀態和道路安全情況，由相應的多列車協同控制方法，做出適當的調整。為了保證信息傳輸的暢通和安全，也由于無線傳輸的距離限制，可以以車站的管控范圍為界，運行到某車站管控范圍內的車輛只向該車站的監控系統報告自己的狀態，車站的監控系統也只向自己管控范圍內的車輛發出控制信息，如圖5所示。

由于無線通信網絡的固有特點，相鄰兩個車站的管控范圍必然有覆蓋重疊，在這個重疊區域內，為了確保信息傳輸的可靠性，車輛應當將信息同時傳輸給這兩個車站。

3.4 中央監控層的實現

圖5 車站管控范圍與信號強度

城軌車輛行駛過程中，車輛、車站及軌道交通系統內的所有設備應成為能夠相互配合與協調的有機整體，并在一定的運營模式下工作，保證城軌車輛的運行可以根據不同時間、季節和模式進行相應調整，從而實現城軌車輛高效、準確運行的目的。因此，有必要將各個車站通過光纖通信連接成網，建立一個中央級監控系統采集全線所有車站設備和車輛的運行信息作為上位監控系統，這個上位監控系統是整個網絡系統的神經中樞和最高指揮中心，負責各車站之間的協調工作［5，6］。

4 與現有結構方案的比較

無人駕駛城軌車輛最突出的特征是操縱交通控制系統的行車指令信息完全通過信號系統發送，與有人駕駛城軌車輛相比，其優勢主要體現在行車單位安全性能和可靠性能高，列車可以高密度的運行，降低了生命周期成本和工程投資。

現有的軌道車輛運行控制方式主要是依靠軌道電路識別、定位車輛運行信息，控制中心的控制指令通過信號燈傳遞。城軌車輛實現無人駕駛后，其控制系統的結構相比較于現有結構，有如下優點：

（1）不再需要在軌道旁設置信號燈，控制中心的主要作用轉變為監督和協調職能；

（2）車輛的絕對坐標信息不再是監控重點，信息交流的主要內容為車輛間的相對距離以及各自的速度，這樣有利于最大限度的增加行車密度，減少到站的延誤時間；

（3）車輛的運行不再是簡單的提速和降速的問題，車輛運行姿態的調整、運行環境的安全程度都納入到車輛運行過程中，增加了車輛運行的安全性和舒適性；

（4）信息傳輸的路徑由車輛－軌道電路－控制中心－信號機－車輛改變為車輛－車輛或者車輛－中央監控系統－車輛，信息傳遞的路徑大大簡化，也就提高了信息傳輸的效率，符合可靠性設計要求；同時，信息傳遞的內容也更加豐富［7］。

5 算例分析

在物聯網條件下無人駕駛城軌車輛協同控制遞階結構模型中，協調層中列車間的協調控制是通過信息實時采集與等間隔多列車協同調整控制來實現的，其核心思想是通過執行一種控制策略，使列車在區間運行時，通過不斷地對列車調整控制，使列車保持一定的距離間隔，并使其速度在給定的范圍內變化，將增加運輸密度，提高線路的運輸能力，提高瓶頸區段的通過能力。

對于給定的列車運行間隔距離，是在保證每一輛列車在安全跟蹤運行的前提下，當前一輛列車離開車站后，下一輛列車能夠及時進入車站，而不是過早的到達在站外等待或延時進站，從而減少乘客平均等待時間和列車延誤時間。其中安全跟蹤距離是指當前一輛列車緊急停車時，后車能否保證以正常的減速度安全停車，而不發生危險［8］。

為了保證運行的效率，不能只為保證列車等間隔運行而使得列車的運行速度太低。其速度范圍的設定是根據線路限速、車輛限度等條件，結合列車牽引控制策略規定的最優運行速度區間決定。

5.1 條件假設

（1）列車進行長距離行駛，軌道曲率變化不大；

（2）將每列車看成可以相互通信的智能體；

（3）列車每個站的停車時間在合理的范圍內；

（4）各列車的長度一定，可以看成一個運動的質點；

（5）單線，列車在區間無法越行；

（6）列車行進過程中，每隔一段時間對列車的行進距離進行信息采集，時間間隔為Δt；

（7）假定通過信息的采集可以得知車輛之間的間隔距離以及車輛距離下一停車站點的距離，和各列車的當前速度；

（8）控制模型可以控制所有正在運行的列車，并在每次完成列車信息采集后實時生成控制指令。

先給出實時信息采集等間隔調整模型中使用的變量，見表1［9］。

表1 實時信息采集等間隔調整模型變量

5.2 模型的描述

其目的是如何根據當前的車速及列車之間的距離，及時的調整，達到預期給定的距離和車速，為確保列車流的等間隔移動，需要檢測、預判并調控規定信息采集時刻上的列車行進距離。列車與參照物 （車站）的距離lik與列車在i－1，i兩次信息采集間的行進距離的關系為

第i次信息采集時，第k－1輛和第k輛列車的距離間隔關系為

于是可得

當有N 輛車在系統中時，第i次信息采集時的均值E（d）可表示為

方差∏（s）可以表示為

車輛在第i次信息采集時的行進距離，其最終要實現的列車區間等間隔運行結構如圖6所示［10］。

圖6 列車區間運行結構

6 結束語

本文設計了一種基于分層遞階結構的無人駕駛城軌車輛控制系統的架構。該架構考慮了無人駕駛城軌車輛控制系統的相關設備，按照其功能將之分類，確立了組織關系和信息傳遞路線，并以協調層為例，對城軌車輛的協同控制從算法上進行了分析和說明。目前，國內無人駕駛城軌車輛的理論研究還不成熟，應用尚處于起步階段，本文在后續工作中，還需要重點對無人駕駛城軌車輛控制系統的關鍵技術進行研究。

［1］LIU Meng，CHU Xiaodong，ZHANG Wen，et al.Design of cloud computing architecture for distributed load control［J］.Power System Technology，2012 （8）：140－144 （in Chinese）.［劉萌，褚曉東，張文，等.負荷分布式控制的云計算平臺構架設計 ［J］.電網技術，2012 （8）：140－144.］

［2］YU Kun.Study on self－healing control of the urban power grid based on hierarehical control theory ［D］.Hangzhou：Zhejiang University，2011 （in Chinese）.［余昆.基于分層遞階控制理論的城市電網自愈控制研究 ［D］.杭州：浙江大學，2011.］

［3］WANG Chengcheng，WANG Jia，YIN Xiaohong.Hierarchical control theory and establishing subway BAS ［J］.Urban Rapid Rail Transit，2009 （5）：28－31 （in Chinese）.［王程程， 王佳，尹曉宏.分層遞階控制理論與地鐵環控系統構建 ［J］.都市快軌交通，2009 （5）：28－31.］

［4］FENG Jinbing.Hierarchical control theory and power system automation research ［J］.Electronics World，2012，34 （22）：62－63 （in Chinese）.［馮進兵.分層遞階控制理論與電力系統自動化研究 ［J］.電子世界，2012，34 （22）：62－63.］

［5］DAI Ning.Research of hierachical intelligent control－based unmanned helicopter control system ［J］.Aeronautical Science ＆Technology，2010 （2）：37－40 （in Chinese）. ［戴寧.基于智能分層遞階控制的無人直升機控制系統方案研究 ［J］.航空科學技術，2010 （2）：37－40.］

［6］YU Kun，CHEN Xingying，CAO Yijia.Hierarchical architecture for self－healing control of urban power network ［J］.Power System Technology，2012，36 （10）：165－171 （in Chinese）.［余昆，陳星鶯，曹一家.城市電網自愈控制的分層遞階體系結構 ［J］.電網技術2012，36 （10）：165－171.］

［7］DENG Jialong，ZHOU Jianle.Research and development of the control system for driverless urban rail trains［J］.Railway Vehicles，2007，45 （9）：22－25 （in Chinese）. ［鄧家龍，周建樂.無人駕駛城軌列車控制系統的研究與開發 ［J］.鐵道車輛，2007，45 （9）：22－25.］

［8］LUO Qiang，XU Lunhui.Car－following model based on the minimum safety distance and simulation study ［J］.Science Technology and Engineering，2010，10 （2）：569－573 （in Chinese）.［羅強，許倫輝.基于最小安全距離的跟馳模型的建立和仿真研究［J］. 科學技術與工程，2010，10 （2）：569－573.］

［9］XUN Jing.Research on coordinated train control by using agent and cellular automata［D］.Beijing：Beijing Jiaotong University，2013 （in Chinese）.［荀徑.基于智能體和元胞自動機的列車協同控制研究 ［D］.北京：北京交通大學，2013.］

［10］Huang Z，Kang M，Gao K，et al.A research for train station to station running under moving autoblock system using cooperative control［C］／／32nd Chinese Control Conference.IEEE，2013：7279－7284.