基于需求的CBTC列車自動運輸控制解決方案

對采用基于通信的列車控制系統（CBTC）的自動駕駛地鐵列車（以下簡稱“CBTC列車”）進行運輸控制，是通過列車自動監控（ATS）子系統的列車自動調整（ATR）功能實現的。ATR功能可根據線路的實際運營條件，使運輸服務達到列車運行時刻表所規定的理論效率。然而，列車運行時刻表是根據客流量的平均估算值確定的，而該估算值無法準確反映列車沿線路運行時的實際客流量。本文提出一種基于需求的CBTC列車自動運輸控制解決方案，該方案可根據站臺上候車乘客的實際需求對運輸控制進行實時優化，并控制列車的出發和到達時間，以避免造成列車晚點。

1 研究背景

在地鐵線路的實際運行條件下，實時運輸控制的目的在于使列車的運輸服務達到列車運行時刻表所規定的理論效率。列車運行時刻表包含為列車行車間隔和列車運行所預留的運營緩沖時間（即用于減少或處理事故/故障的時間）。如果列車晚點或發生事故/故障，則ATR功能可根據相應的調整策略，實時調整列車在區間的運行時間及在車站的停站時間。

傳統的CBTC解決方案可基于列車運行時刻表或列車行車間隔規則實現自動運輸控制。為此，方案為每個車站都預定義了理論上的停站時間，并估算了乘客換乘的平均時間。然而，實際客流量不是固定的，有時甚至不可預測。因此，理論停站時間可能難以與實際客流量相適應，即低估或高估了實際客流量。如果停站時間相對于站臺上乘客的數量而言過短，則乘客或者在登車時擁擠導致列車車門故障或運營事故發生，或者不登車等待下一列列車，致使其在站臺上的候車時間延長;相反，如果停站時間過長，則乘客在車上等待列車關門的時間會很長。此外，傳統的運輸控制原則還可能影響停站時間的可用性，例如，列車為彌補晚點造成的影響經常提前離站，這意味著其停站時間縮短，而未考慮乘客換乘的實際需要。在所有這些情況下，傳統的運輸控制策略都沒有考慮站臺上的實際客流量，從而會對乘客舒適度產生負面影響。

當然，從運營管理的角度看，僅根據乘客實際換乘時間調整停站時間，也不一定能實現地鐵線路運輸控制的整體優化。如果乘客換乘時間短，列車雖然可以提前離站，但可能會因前一趟列車而減速;相反，如果乘客數量多，乘客換乘時間延長，則會導致下一站乘客的候車時間相應延長。

而基于需求的CBTC列車自動運輸控制解決方案可在動態優化列車進出站時間與運行時刻表之間的偏差時，充分考慮上述運營限制，不會導致整條線路發生更多的晚點和事故，在改善乘客體驗的同時，保障地鐵穩定、可靠、安全地運營。

2 解決方案概述

本文提出的解決方案被設計為CBTC系統現有功能的擴展，因此，其完全集成在CBTC解決方案中（無論地鐵系統的自動化程度（GoA）如何），僅通過補充和升級現有子系統，便可實現其在地鐵運輸系統中的應用。該解決方案包括2個主要功能組件，即乘客換乘分析和基于乘客需求的調節功能組件，如圖1所示。

乘客換乘分析功能組件用于實時測量和分析換乘客流量，集成在具有視頻處理功能的閉路電視監控子系統（CCTV）中，通過識別人體輪廓（不是人臉識別），對站臺區域的客流量進行實時測量和分析。該功能組件會在列車關門離站后生成“乘客換乘完畢”的顯示信息;如果列車離站后站臺上仍有乘客，該組件會識別出客流量大，并生成站臺擁擠的報警信息。上述2個輸出信號隨即會傳輸給基于乘客需求的調節功能組件。

基于乘客需求的調節功能組件是對現有ATR功能的補充，集成在ATS系統中。ATS系統根據乘客換乘分析功能組件提供的實時客流量信息，生成調節指令并傳輸給CBTC列車，該指令由列車自動控制系統（ATC）執行，而ATC系統會將列車的實際到發時間反饋給ATS系統，并向乘客換乘分析功能組件發送列車正在駛近的信息及其具體的到達時間。

3 優化的運輸控制

3.1 乘客換乘分析

乘客換乘時間的優化對于制定有效的運輸方案至關重要。其中，乘客數量是一個關鍵參數，因為預測和實際乘客數量之間的偏差會影響列車運營，從而影響乘客的體驗。然而，由于無法對站臺上候車的乘客數量進行準確的預測，該參數也很難評估。為優化具有ATR 功能的運輸控制系統，以及調整列車行車時刻表，必須獲取準確的乘客數量信息。

乘客換乘分析功能組件利用CCTV系統以及先進的圖像處理算法，連續監視和分析站臺上的換乘客流。該組件會利用安裝在站臺上的2～4個攝像機（具體數量由站臺長度決定），對2個站臺區域（即乘客換乘區域和乘客等候區域）進行監控，如圖2所示。這些攝像機的分辨率為704像素 × 576像素，每秒最低幀數為25幀，可以安裝在既有或新的CCTV系統中。

該組件的乘客換乘（PEX）分析軟件會對視頻圖像以及從ATC系統接收到的列車狀態信息進行實時處理，以檢測乘客數量、乘客換乘時間及列車離站后站臺上剩余乘客密度等。獲取的信息會存儲在一個數據庫中，用于離線制定列車行車時刻表及確定其參數（如沿線的預定義停站時間）。當實時檢測數據異常時，該組件會向控制中心人員發出報警信號，并幫助他們選擇最有效的控制策略。PEX分析軟件還為基于乘客需求的調節功能組件提供數據，幫助其根據站臺上的乘客人數調整列車停站時間和區間運行時間。

乘客換乘分析功能組件已在模擬的復雜環境中（即車站站臺較長，在換乘區域有多方向的客流，且室外站臺光線變化強）成功通過測試。

3.2 基于乘客需求的調節

基于乘客需求的調節功能組件可以根據乘客換乘分析功能組件測得的乘客換乘狀態和站臺上乘客密度數據，動態計算最佳控制指令并將其傳輸給CBTC列車，以實時調整列車停站和區間運行的時間，如圖3所示。

該功能組件可根據列車延遲或提前到達的時間動態計算出列車停站時間的最小值和最大值，從而優化列車車門的開啟時間，實現更有效率的乘客換乘;此外，還能夠在收到下一站臺擁擠的警報后，實時控制列車行駛到下一站的時間（一般要求列車縮短行駛到下一站的時間，以相應地延長乘客換乘時間），這是對動態調整換乘時間功能的補充。通過上述方式，該功能軟件可提供更多的運營緩沖時間，在保證旅行時間可靠性的同時，提高運輸服務質量。

4 案例分析

為驗證上述解決方案的有效性，研發人員已在各種運營環境中對其進行了大量測試。測試結果表明，采用該解決方案可使運輸的乘客數量平均增加18%，乘客候車時間平均縮短20%。下面將介紹該解決方案的一個應用案例。

4.1 背景

本案例分析的目的是在實際運營環境中對上述運輸控制功能進行定性和定量評估。所涉及的地鐵線路全長41 km，共設25座車站，平均站間距為1 710 m，每小時每個方向的最大客流量為29 294人次;該線路上投入運營的列車數量為35列（8節編組），每列列車的最大載客量為1 592人。該路線采用CBTC系統，以每小時20列的通過能力滿足預期的客流量需求。

4.2 方法

研發人員通過模擬以下3種場景，將新解決方案與參考解決方案（即傳統的CBTC解決方案）進行比較：

（1）通常情況：列車運行狀況和乘客需求情況與預測相符;

（2）客流量大：線路前8站客流量大，維持15min;

（3）列車晚點：1列列車在3站之間晚點30s和60s。

基于這3種場景，研發人員采用多個可操作的關鍵績效指標（KPI）對上述2種控制策略進行了評估，如滯留乘客的數量、終點站的平均晚點時間及2列列車間的平均時間間隔差異。

4.3 結果

圖4和圖5分別展示了在車站客流量大時2種控制策略下的列車停站時間。由圖4可知，采用參考解決方案時，無論乘客實際數量是多是少，列車實際停站時間（橙線）都與預測停站時間（紫線）相同。乘客客流高峰持續15min，而其恢復到正常水平大約需要45min。由圖5可知，采用新解決方案時，列車實際停站時間（橙線）與所需的停站時間（綠線）一致。客流高峰被迅速吸收，未出現乘客滯留在站臺上的情況。由此可見，參考解決方案無法滿足乘客的需求，即使列車具有充足的載客能力;相反，新解決方案通過調整列車停站時間和利用列車的空閑載客容量，充分考慮到了實際的客流量，如圖6所示。

除進行局部定性分析之外，研究人員進行了全局定量分析，以驗證新解決方案對線網的運輸控制效果。其結果如下。

（1）在客流量大的情況下，采用新解決方案使平均未登車乘客數量（其計算方式是某一站臺上每次列車出發后未登車的乘客總數除以列車在該站停車的次數）明顯減少，如表1所示。

（2）從終點站的平均晚點時間（即所有列車到終點站的晚點時間平均值）看，新解決方案在所有場景下均實現了不晚點，如表 2所示。這是縮短停站和行駛時間所帶來的時間盈余。

（3）與采用參考解決方案相比，采用新解決方案會使乘客平均旅行時間縮短至少10%。其原因在于乘客候車時間和列車運行時間的縮短。

總而言之，本案例的分析結果表明，基于需求的運輸控制解決方案，可解決高峰時間乘客擁擠的問題，還能提供額外的運營緩沖時間，有助于提高列車運營效率。

5 結語

本文介紹的運輸控制解決方案已完全集成到CBTC標準解決方案中，可在不顯著改變現有基礎設施的情況下，將列車運輸服務與客流量實時結合起來，通過動態優化列車停站和區間運行時間，一方面使列車以更節能的速度運行，并增加實際運輸的乘客數量，另一方面縮短乘客的候車時間，使其行程更順暢、快速和可靠。此外，該解決方案還可為運營商調整列車運行時刻表提供離線數據，使其無須進行常規的列車站乘客數量統計，節省其運營成本。

參考文獻

[1]Oliver Leveque. Nachfragebasierte Verkehrslenkung in CBTC für ein verbessertes Fahrgasterlebnis[J]. Signal + Draht，2020，112（4）：13-20.

蘇靖棋 編譯

收稿日期 2020-08-04