鐵路防溜器定位技術研究

摘" 要：鐵路場站會高頻率使用防溜器來阻止車輛溜逸，鐵鞋就是一種被經常使用的防溜器具。傳統的鐵鞋沒有智能化或智能化程度不高，在使用過程中嚴重依賴操作人員的經驗和管理的科學程度，經常由于管理疏忽或其他意外情況導致防溜失效，進而造成人員與經濟的損失。近年來，鐵鞋智能化程度不斷提高，鐵鞋設防與撤防智能化應用已大大減輕了人員的參與程度，而鐵鞋的定位技術與姿態判斷直接影響了設防與撤防的準確率，因此也被越來越多的人研究。

關鍵詞：防溜器 ""溜逸" "防溜器具" "設防 ""撤防

中圖分類號：U29

Research on Railway Anti-Derailment Device Positioning Technology

WANG Dujuan" SUN Jie" WANG Ming" XU Bingfeng" JIA Chongbiao^*

China Railway High Tech Industrial Co.， Ltd.， Beijing，101399 China

Abstract： Railway stations frequently use anti-derailment devices to prevent vehicles from slipping away. The iron shoe is one of the anti-derailment devices are often used. Traditional iron shoes are not intelligent or have a low degree of intelligence， and they rely heavily on the experience of operators and the scientific level of management during use They often fail to prevent slipping due to management negligence or other unexpected situations， resulting in personnel and economic losses. In recent years， the degree of intelligence of iron shoes has been continuously improved， and the intelligent application of iron shoe setting and removal， has greatly reduced the level of participation of personnel. The positioning technology and posture judgment of iron shoes directly affect the accuracy of setting and removal， so they are being studied by more and more people.

Key Words： Anti-derailment device; Slipping away; Anti-derailment equipment; Setting; Removal

鐵路列車防溜器，又稱鐵鞋，放置在鐵軌與車輪之間，用于非牽引狀態下鎖定列車。圖1為鐵鞋放置位置。

鐵鞋的設防與撤防需要由人工作業，如果漏設與漏撤則存在嚴重安全隱患。列車長時間?？繒r還需要作業人員每隔一段時間確認鐵鞋的設防狀態，檢查鐵鞋的姿態是否正確，防止傾斜或滑落鐵軌。當列車出站前，需要正確撤防，不能錯撤、漏撤，撤防后還需要將鐵鞋及時歸位。為防止鐵鞋丟失，作業人員需要不定期地對鐵鞋數量進行檢查。上述鐵鞋作業流程，既復雜又煩瑣，尤其是當車輛長時間停靠時，還需要作業人員不間斷查看設防狀態。近年來，因防溜工作疏忽引發的列車溜逸事件頻發，設防動作簡單化、設防過程智能化，已成為鐵鞋發展的主要方向。受自身體積和重量限制，鐵鞋本體留給智能化設備的空間較小，智能化鐵鞋的中央處理器只能使用低功耗的微控制單元（Micro control unit，MCU），比如性能較高的32位單核心（Cortex-M4/M4）微處理器，但這種處理器通常沒有獨立的計算模塊，計算資源有限，不能使用復雜的耗時長的定位算法。這些客觀條件的限制，決定了必須要研發簡單、高效的定位算法。[A1]

本文將從現階段常用的室外定位技術出發，分析不同技術路線的難點與使用限制，并根據實用場景，給出一種針對鐵鞋的定位方法。

1" 鐵鞋定位技術現狀分析

1.1 "使用限制

鐵鞋通常工作在室外，因此室內的定位技術將不能使用。又因為鐵鞋屬于易碰撞物體，定位傳感器不能外露，這樣視覺定位也不能使用。定位時[ 2]"，不能破壞車輛，也盡可能不對車輛進行噴涂或改造。所涉及的算法不能過于復雜，不能影響鐵鞋的其他功能。同時[ 3]"，鐵鞋對傳感器的體積與重量也有限制，又因為鐵鞋設防過程經常穿梭于車輛之間，因此遮擋現象也很嚴重。

1.2""" ""RTK實時動態定位方法

載波相位差分技術（Real Time Kinematic，RTK） 實時動態定位方法符合使用條件，它既不需要外露傳感器，也不需要復雜的數學運算，還不會過度消耗CPU。RTK系統通常由基準站、流動站、數據傳輸設備組成。RTK定位技術能夠達到厘米級的定位精度，適用于鐵鞋定位的應用場景。整個定位過程是實時的，即流動站在接收基準站數據的同時，就能夠立即進行差分改正并解算出新的坐標位置。系統自動化程度高，降低人工干預，提高了作業效率。

1.3 "UWB定位技術

超寬帶（Ultra-Wideband，UWB）[ 4]"定位技術也是一種實時的、高精度定位技術。UWB[A5]"定位系統主要由數據中心、數據傳輸部分、數據采集部分和定位標簽組成。通常為了實現定位，常常需要使用3個或以上的基站來定位一個物體，并且計算量大，易受遮擋影響，不適合有遮擋的應用場景。

1.4" 藍牙定位技術

藍牙定位技術是一種利用藍牙信號進行定位的技術，也是一種實時的、高精度定位技術。主要基于藍牙信號強度指示（[ 6]" Received Signal Strength Indication，RSSI）原理。根據接收藍牙信號強度可以推測出相應的距離信息，再利用三邊測量法計算出發射信息設備的位置坐標。與UWB定位方法一樣，藍牙定位也需要多個基站，易受遮擋影響，不適合有遮擋的應用場景。

2 "鐵鞋定位技術研究

本文使用了RTK定位方法，它需要基站數量少、定位精度高，不易受天氣情況影響，使用天上多顆衛星，很少受遮擋影響。并且在鐵鞋中增加了慣性傳感器，當有遮擋時，RTK會出現浮點解，此時可以短時間使用慣性定位技術。并且在設防成功后，還可以利用慣性傳感中重力加速度的信息來判斷鐵鞋的姿態。慣性傳感還可以設置：當X、Y、Z[ 7]"三軸加速度之和大于某一數據時，可以喚醒MCU。利用這一性質，可以監測長時間?？寇囕v的鐵鞋姿態。

2.1 "三軸加速度數據

圖2為鐵鞋與慣性傳感器結構示意圖。從圖中可以看到：電路板位于鐵鞋倉內，并固定到鐵鞋本體上，慣性傳感器貼于電路板上。圖中定義了慣性傳感的3個軸，分別為X軸、Y軸和Z軸。[ 8]

圖3為設防作業中鐵鞋與慣性傳感器結構[ 10]"。從圖3可以看到，設防作業時，作業人員用手拎著鐵鞋從鐵鞋柜一直到車輪下方，整個運行過程中，X軸始終指向天空，Y軸指向人的身體，Z軸指向前進方向。[ 11]

圖4為以人手拎著鐵鞋進行設防作業過程中采集的重力加速度數據為依據繪制成的散點圖。圖中：橫軸代表時間，每一個小格為20 ms[ 13]"，為方便看清楚，只截取了6 s的時間；縱軸代表重力加速度在各個軸的分量。其中，紅色代表重力加速在X軸的分量（由圖3可知，X[ 14]"軸指向天空）。因為人走路時，總是伴隨著抬腳、下踩的重復動作，所以加速度在X[ 15]"軸上的波形最具有代表性。從圖4中可以看出紅色的波形運動更有規律可尋，人在抬腳過程中，重力加速度與運行方向相反；下踩過程中，重力加速度與運行方向相同；每個過程中重力加速在X[ 16]"軸上的分量都從0到增加到最大再逐漸減小到0，與波形完全一致。

Y[ 17]"軸為指向人體的方向，對應圖4中倒三角標記[ 18]"的散點圖，重力加速度在Y[ 19]"軸方向的分量也是雜亂無章的，不具備使用價值。

Z[ 20]"軸為指向鐵鞋前進方向，對應圖4中正三角標記的散點圖，重力加速度在Z[ 21]"軸方向的分量非常小，也不具備使用價值。

2.2 "三軸角速度數據

圖5為以人手拎著鐵鞋進行設防作業過程中采集的角加速度數據為依據繪制成的散點圖。圖中：橫軸代表時間，每一個小格為20 ms，為方便看清楚，同樣只截取了6 s的時間；縱軸代表角加速度在各個軸的分量。其中，變化幅度最大的是正三角標記的散點圖，代表了鐵鞋朝人體方向的轉動情況，因為鐵鞋與人體方向不會發生轉運，即正負角加速度和為零，因此這個方向的角加速度沒有實際意義。

圖中倒三角標記代表了鐵鞋前后擺動方向上的角加速度分量，這個方向上的角加速度分量大小反應了人手臂前后擺的幅度，但這個幅度并不影響人前進方向，也不能參與定位計算。

圖中圓點標記代表了鐵鞋朝前進方向的角加速度分量，這個方向上的角加速度分量代表了人體的轉動情況。鐵鞋左右擺動時角加速度分別為正和負，當人在直線行走時，左向擺幅與右向擺幅相同，左右角加速度累加和為零。當正負角加速度累加和不為零時，代表著人行走時發生了轉彎。所截取的時間內行人沒有發生拐彎，圓點標記散點正負角加速度之和為零。

2.3 "鐵鞋定位技術

圖4中，紅色散點代表了設防作業中重力加速度在指向天空方向上的加速度分量，圓點標記散點的每一個周期都代表著人向前行走了一步。利用峰峰值算法可以獲取人行走的步數，又可以根據驅動程序（Real time clock，RTC）時鐘計算出峰與峰之間的時間。根據RTK的信息，可以得出1 s內兩點的經緯度信息，進而，根據兩點經緯度可以計算出人在行走中的速度。在這里把人行走的速度與步頻建立聯系，認為速度與步頻正相關，即V=AX（其中：V代表速度；X代表步頻；A代表相關度）。在行走過程中不斷根據經緯度與步頻迭代計算并更新A。[ 25]

當鐵鞋被遮擋時，RTK為浮點解，此時重力加速度不受遮擋的任何影響，步頻的信息可以很容易計算得出，并且前進方向上的轉動信息也可以從角加速中獲取。這樣，利用重力加速度可以計算出單位時間內移動的距離，再計算單位時間內距離在轉動角度方向上的分量，然后根據上一次RTK固定解時的經緯度信息，可以計算得出下一秒的經緯度信息。基于此原理，可以完成鐵鞋的定位功能。

2.4 "定位算法失效后彌補方法

所有算法都有失效的情況，定位算法也不例外，算法失效后需要有高效的彌補方法，以防止功能異常。圖6表示鐵鞋設防失敗。從圖6可以看出，當鐵鞋放置到車輪下時，因受車廂體及車廂底板遮擋作用，定位信息不準，沒有達到預設的精度，此時會提示作業人員，自動設防失敗，需要手動輔助設防。具體過程如下：作業人員需要延鐵軌移出鐵鞋到無遮擋的空曠位置，直到RTK定位準確后，再移入鐵鞋到設防位置。在鐵鞋移入車輪下的過程中，根據加速度和時間計算得到移動距離，結合RTK信息，可以得到車輪下鐵鞋的位置信息，使用這種方式可以彌補算法失效問題。

3 ""鐵鞋定位算法驗證

3.1 "實驗設置

本實驗采用人手拎鐵鞋從鐵鞋柜走到指定列車位置并進行設防，微控制器使用的是stm32f4低功耗芯片，配合上RTK模塊以及慣性傳感器，MCU采集RTK模塊的頻率為1Hz，采集慣性傳感器芯片的頻率為100 Hz。通過解析GAGGA協議的數據，當RTK數據為固定解時，則選擇信任此數據，即不使用慣性數據；當RTK數據為浮點解時，使用慣性數據，根據步速與角度計算得出定位數據。

3.2 "實驗分析

圖7表示作業人員從鐵鞋柜（A點）取出鐵鞋，步行到車輪（B點）進行設防的整個過程。當鐵鞋在快要放到車輪下時，由于受到車輛廂體的遮擋，鐵鞋RTK定位數據幾乎無法使用，RTK不但沒有固定解，而且浮點解的位置信息也與真實位置發生了很大偏移，并且長時間得不到收斂，此時使用慣性定位算法，根據步速與角速度，可以計算出位置信息。經實際測量，慣性定位算法精度在25 cm以內，滿足設防需求。

4 "結語

鐵路防溜器在保障列車停放安全方面發揮著重要作用。通過技術革新、優化改進，以及嚴格的管理和維護措施，雖然使鐵路防溜器的安全性得到了顯著提升，但仍需要不斷探索和創新來提高效率。

本文針對鐵鞋的設防與撤防作業場景，基于嵌入式微處理器平臺，結合RTK與慣性傳感器數據，給出了一種簡單、高效的定位算法。該算法經過實際測試，確實可以滿足車輛防溜使用場景，并且在算法失效的極特殊情況下，也給出了可靠應對方法。在正確設防后，還可以檢測鐵鞋的姿態。當車輛需要長時間?？繒r，無須作業人員頻繁檢測，當鐵鞋滑行或傾斜時可以即時上報鐵鞋姿態信息。

參考文獻

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