鐵道客車客技站車輛車號采集及定位系統研究

基金項目：2021年度柳州市職業教育立項項目“基于南寧局“2+1”校企雙元育人模式下鐵道機車車輛專業群建設研究與實踐”（編號：LZZJS2021C028）；2022年度廣西高校中青年教師科研基礎能力提升項目（編號：2022KY1401）

作者簡介：

謝新民（1982—），碩士，高級工程師，研究方向：鐵道機車車輛制造與維護。

摘要：文章基于鐵道客車客技站車輛車號圖像采集與識別、車輛定位技術和作業線路比對技術開發了車輛車號采集模塊、車輛精準定位模塊、標準檢查線路比對模塊，解決了客技站檢修過程中的車輛車號智能識別、車輛準確定位和檢修作業路線精確比對等難題，實現了車輛精準定位、作業過程標準化識別及危險因素預警等功能，有效提升了客車車輛檢修的能力和效率。

關鍵詞：客車檢修；車號采集；車輛定位；線路比對

0 引言

2021年12月，國家鐵路局發布的《“十四五”鐵路科技創新規劃》（國鐵科法〔2021〕45號）文件明確提出，到2025年，智能鐵路成套技術體系不斷完善，北斗衛星導航、第五代移動通信技術（5G）、人工智能、大數據等信息技術在鐵路實現更廣泛、成體系應用，各種交通方式信息共享水平明顯增強^［1］。鐵道和車輛的檢修和維護，是鐵路安全保障的重要環節^［2］。但目前客車在檢修過程中會出現幾個問題：每日車輛停靠臺位需要調度員現場確認，車輛來回調動后停靠的位置情況不清楚；檢修重點流程質量時有漏項，驗收質量不高；人員檢查列車固定線路有漏車及部位情況發生；調出過程中常發生侵限等危及安全事件發生^［3］。為了進一步提升鐵路創新能力和科技實力，要使用技術裝備更加先進和工程建造技術領先的維護系統，為此提出使用鐵道客車客技站檢修安全預警平臺利用計算機技術^［4］，其可以有效避免上述問題的發生。該技術的應用，可以使運輸服務技術水平顯著增強，智能鐵路技術全面突破，安全保障技術明顯提升^［5］。

1 鐵道客車客技站車輛車號采集及定位設計原理

鐵道車輛車號采集及定位原理設計應該從實際需求出發，使其符合鐵道客車定位準確度的要求^［6］、鐵道客車故障修復智能判定的要求^［7］、鐵道客車檢查線路完整度自動判定的要求、鐵道客車啟動和停車過程中防侵限的安全要求^［8］。其中，通過對客車客技站車輛車號的準確采集和識別，并在此基礎上進行車輛定位是滿足鐵路客車檢修要求的關鍵環節。

鐵道客車定位準確度的要求方面：鐵道客車客技站是客車技術狀態檢修基地，也就是車庫，其負責終到進庫列車的檢修、試風，對運行途中及庫內出現的故障進行到庫檢修，對到期庫內檢修車輛進行定期保養，對出現的故障進行處置。鐵道客車進入客技站后，經常因為車輛編組、存放、故障修理及生產條件限制等因素進行調動更換存放股道，一般的客技站較大，客車停靠位置較多，大部分客技站有20多條股道，每條股道可存放21輛車輛。每日作業完畢后，值班員需要步行確認車輛存放與實際任務單的差異，工作量較大；同時，值班員來回穿梭在股道中間，存在一定的安全隱患。因此，鐵道客車定位的準確度有直接的、迫切的要求。

鐵道客車故障修復智能判定方面：對故障修復智能化判定識別傳輸，可讓值班員快速掌握現場故障修復進程，提高故障修復交車率。因此，鐵道客車故障修復智能判定對車輛質量的卡控有效率化的需求。

鐵道客車檢查線路完整度自動判定方面：每日列車進庫后，每列一般編組19輛，由8人進行分車檢查（有的客技站采取4人檢查），每人需要對大約5輛車的前后左右側端進行檢查，在檢查過程中靠個人主觀判斷。鐵道客車檢查線路完整度自動判定可及時提醒工作人員檢查線路的完整性要求，并對易漏部位進行預警提示。因此，鐵道客車檢查線路完整度自動判定具有工作崗位職責的強烈需求。

鐵道車輛車號采集及定位原理與技術主要包括車輛車號采集技術與車輛定位技術。鐵道車輛車號采集技術主要是通過車輛車號采集模塊，并輔助測量、控制、顯示等設備終端構建車輛車號采集系統，對車輛車號采集系統采集的車輛車號圖像進行數字圖像處理和識別，得到準確的車輛車號。車輛定位技術主要是在車輛車號識別技術基礎上，利用藍牙無線傳輸及定位功能構建車輛定位模塊，從而對車輛在股道中的位置進行識別，以此準確進行車輛定位。

2 車輛車號采集及定位系統

通過對車輛車號采集及定位技術的分析表明，車輛車號采集及定位系統主要由3個模塊組成：車輛車號采集模塊、車輛定位模塊、構建人員作業線路比對系統模塊。其中，車輛車號采集模塊主要用于對進入檢修線路的車輛車號等信息進行數據采集并進行車輛信息識別；在完成車輛車號采集及識別后，車輛定位模塊對車輛在股道的停放位置進行精確定位；基于對車輛信息的采集和準確識別以及車輛位置的精確定位，通過人員作業線路對比模塊完成列車車輛的智能化檢修。

2.1 車輛車號采集模塊的實現

在道岔后靠近檢修線處設置采集通過車輛車號的工業用相機、頻閃燈、圖像采集卡、車輛感應傳感器、傳輸線路、車號識別服務器、大屏終端。

列車進入客技站過道岔后，在靠近客技站一側燈橋（或相同部位，不侵行車地面設施建筑物限界情況下）設置車號采集系統（圖1），車輛經過時，觸發感應傳感器，啟動頻閃燈和工業相機，對車號進行拍照。對不需要的背景進行灰度處理（例如天空、車身及其他干擾的背景），對車輛車號去噪后，在服務器終端進行圖像復原，確保車號清晰，最后將采集到的信息傳輸到車輛定位系統。

2.2 車輛定位模塊的實現

車輛經過車號采集系統后，進入相應的停放股道。在股道旁邊的柱子或者地面上（有頂棚的可以設置在頂棚），設置藍牙定位標識，如圖2所示。目前大部分車庫存放車輛按照20輛存放，如果股道長度在20輛車的基礎上增長，則相應增加藍牙定位標識。

每輛車根據已經安裝在車輛底部的電子標簽，正常停靠時，P₀（X₀，Y₀）對應P_L0（X_L0，Y_LO），P₁（X₁，Y₁）對應P_L1（X_L1，Y_L1），位置信息為P_N（X_N，Y_N）對應P_LN（X_LN，Y_LN），P₂₀對應P_L20。

（1）當編組車輛有序停放后，藍牙0號車位對應存放第0號車，也就是端頭車輛，滿足式（1）、（2）和（3）。

|X₀-X_LO|lt;26 m，|Y₀-Y_LO|=T""" （1）

|X₁-X_L1|lt;26 m，|Y₁-Y_L1|=T""" （2）

|X_N-X_LN|lt;26 m，|Y_N-Y_LN|=T""" （3）

其中假定車輛換長固定為26 m，股道中心線與藍牙定位標識縱向距離為固定值T。判定車輛分別停靠在對應的位置分別為0、1、2、3…N。

（2）當編組車輛進入股道后，未嚴格按照第一輛車存到最端頭，或者中間車輛未連掛到一起時，P₀（X₀，Y₀）無對應車輛，P₁（X₁，Y₁）對應第一輛車P_L1（X_L1，Y_L1），P_N（X_N，Y_N）對應P_LN（X_LN，Y_LN）。如圖3所示。

假定車輛P_L對應P_N，即P_L位于第N個車位，相關坐標值需滿足式（4）～（6）：

|X_N-X_LN|lt;26 m，|Y_N-Y_LN|=T""" （4）

|X_（N+1）-X_LN|gt;26 m，|Y_（N+1）-Y_LN|=T""" （5）

|X_（N-1）-X_LN|gt;26 m，|Y_（N-1）-Y_LN|=T""" （6）

當股道存放車輛電子標簽與藍牙定位橫向距離＜26 m時，股道中心線與藍牙定位標識縱向距離為固定值T，判定車輛停靠位置為第N個車位。

每條股道存放車輛定位形成后，構成車輛存放定位基本信息。相關信息通過無線載波通信傳輸到指揮中心服務器，形成車輛定位系統，將車輛存放信息以圖像形式展現在大屏上。例如，車輛N1、車輛N2到車輛NN的信息存放在N道車輛，之后將1～N道車輛存放的信息傳輸到車輛信息處理模塊，對收集到的車輛信息進行轉換，傳輸到指揮中心服務器后對車輛信息以圖像的方式進行復原，顯示在大屏上，由大屏分股道顯示不同車號的信息。如圖4所示。

當車輛進行更換股道存放時，調車經過道岔前進行車號采集傳輸和車輛定位，判定車輛存放位置。在車輛定位模塊中，定位基準芯片的位置對信號測量的準確率有很大的影響。

以南寧鐵路局北湖客技站為例，其客技站股道設置的基準芯片上覆蓋的土層厚度不同對信號測量的準確率如圖5所示。可以看出在無覆蓋物時準確率接近100%，當土層厚度增加準確率大大下降，在土層厚度為100 cm時，準確率＜10%。因此，定位基準芯片應盡量無覆蓋，并將其設置在無障礙物或者頂棚焊接處。

2.3 構建人員作業線路比對模塊

對應固定停放編組列車，以有地溝為例，檢查人員需要從兩側檢查后進入地溝檢查，檢查線路是固定的，如圖6所示。起點1從地溝線一側的外側出發進行檢查，走到地溝線盡頭后從內側返回到終點1，起點1和終點1相重合，檢測路線形成一個閉合的圓環，防止漏檢；起點2從地溝線另一側的外側出發進行檢查，走到地溝線盡頭后從內側返回到終點2，也形成一個閉合的圓環。

因作業人員責任心或技術限制，人員檢查時經常發生漏檢某個車輛或漏檢車輛某側某端，造成檢修漏項。構建人員作業線路比對系統，主要是在作業人員的作業工具或個人工作銘牌內，設置定位標簽，經定位系統服務器自動勾勒作業人員具體檢查路線，并與標準檢查路線進行比對。當存在漏項，例如漏檢個別車輛、漏檢查地溝線內車輛狀況時，其能指揮中心人員進行干預，確保作業人員對列車的檢查線路按照標準線路。在檢查人員胸牌或檢查工具內置芯片，芯片圖像矩形擬合時，需對應客車車輛的6個檢查點，6個點越精確，矩形擬合精度越高。在獲取邊緣坐標后，分別以6個定點為起點坐標，逐行掃描，直至找到第一個邊緣像素點，分別將6個近似頂點記為C₁、C₂、C₃、C₄、C₅、C₆，如圖7所示。

C₁C₂對應點集如式（7）所示：

W₁=x₁₁，y₁₁，x₁₂，y₁₂，…x_1n1，y_1n1""" （7）

C₂C₃對應點集如式（8）所示：

W₂=x₂₁，y₂₁，x₂₂，y₂₂，…x_2n1，y_2n1（8）

C₃C₄對應點集如式（9）所示：

W₃=x₃₁，y₃₁，x₃₂，y₃₂，…x_3n1，y_3n1（9）

C₄C₅對應點集如式（10）所示：

W₄=x₄₁，y₄₁，x₄₂，y₄₂，…x_4n1，y_4n1（10）

C₅C₆對應點集如式（11）所示：

W₅=x₅₁，y₅₁，x₅₂，y₅₂，…x_5n1，y_5n1（11）

C₆C₁對應點集如式（12）所示：

W₆=x₆₁，y₆₁，x₆₂，y₆₂，…x_6n1，y_6n1（12）

式（7）～（12）中的各點表示車輛位置，每一個對應點集共有n₁個數據。矩形擬合時，根據矩形的幾何特征，即對邊平行和鄰邊垂直，可知矩形四邊所在直線方程如式（13）所示，其中a、b、c₁～c₆為待求未知數。

因為有正偏差和負偏差，所以求和時正負偏差能相互抵消，因此結合矩形的幾何特性，即鄰邊斜率互倒、對邊斜率相等，則矩形擬合方程D如式（14）所示：

式中：n₁，n₂，n₃，n₄，n₅，n₆對應于目標輪廓4邊所包含點的個數。對a、b、c₁、c₂、c₃、c₄、c₅、c₆求偏導數，分別如式（15）～（22）所示：

最終得到對應于每條邊的直線方程，將其代入上式中可以得出6個交點：

A（x_A，y_A），B（x_B，y_B），C（x_C，y_C），

D（x_D，y_D），E（x_E，y_E），F（x_F，y_F）

位置參數點（x₀，y₀）如式（23）所示：

通過對芯片內的坐標與客車的6個點進行比對，當比對坐標一致時，說明檢查人員嚴格按照設定的檢查線路作業。該系統將檢查線路對比程序內置于芯片的胸牌，檢修人員佩戴胸牌按照作業線路進行檢修，從而實現對檢查人員的檢查路線進行判定。為了得到準確的坐標，需要高精度的定位芯片以滿足測量需求。

為了研究系統的精確度，利用該系統對人員作業線路設計線路對比試驗進行系統線路對比精度的仿真分析。檢查人員配帶內置芯片的胸牌，分別距列車不同距離進行測量。內置芯片的測量距離和實際測量距離如圖8所示。

由圖8可知，兩者的誤差范圍＜0.1 cm，能夠滿足系統對距離測量的精度要求。

3 結語

本文基于鐵道客車客技站車輛車號圖像采集與識別、車輛定位技術和作業線路比對技術開發了車輛車號采集模塊、車輛精準定位模塊、標準檢查線路比對模塊，解決了客技站檢修過程中的車輛車號智能識別、車輛準確定位和檢修作業路線精確比對等難題，實現了車輛精準定位、作業過程標準化識別及危險因素預警等功能，有效提升了客車車輛檢修的智能化水平。

參考文獻

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收稿日期：2023-05-20