人工智能在城市轨道交通的应用

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  摘要:高效性、安全性、可靠性、实时性是城市轨道交通行业面向智能化运维工作的重要衡量指标。随着人工智能行业如火如荼的发展、技术研究的深入、成果的应用落地,如何引入人工智能相关成熟及前沿技术,并与列车重要零部件的性能监测、预测进行有效的融合,是城市轨道交通行业未来向工业4.0时代智能运营、智能运维的关键。基于以上问题本文简要的阐述了人工智能方向的应用现状,结合两种应用场景探讨了人工智能相对于传统方式对于行车效率与安全的提升。
  关键词:人工智能;城市轨道交通;应用
  引言
  目前城市轨道交通行业主要包括:有轨电车、悬挂列车、地铁、动车、高铁,及下一代高、低速磁悬浮列车等,并具备多种类、多路况、运营多样化的特点。基于之前国内的特殊国情及工业化进度的局限性因素,有轨电车及磁悬浮列车仅以试点性运营,普及率不足,随着政策的导向指引,后期普及率会曲线增长。但机车在运营、运维阶段仍停留半自动化时代,智能化不足。为减少资源消耗、信息化提速,打造一张轨道交通行业的工业4.0时代,如何提升列车智能感知能力的研究势在必行。随着近几年人工智能在机器视觉、语音识别、自动驾驶等方向的研发应用,将其引入轨道交通行业,会极大的提升列车智能能力。本文便主要介绍智能交通是如何应用人工智能技术的。
  1列车运行图场景
  1.1编制列车运行图
  广泛应用于我国地铁信号系统的列车运行图是指利用坐标原理对列车运行的时间与空间关系的图解。它规定了各次列车占用区间的顺序、列车在一个车站到达和出发的时刻、列车区间运行时分、站停时分、折返作业时间等,是行车组织工作的基础。在编制列车运行图时,需要综合考虑地铁线路的列车运行参数、线路参数、信号系统行车能力、客流分布情况等因素。其中,前三个因素属于固定因素,一旦地铁线路建成,一般不会有变动;最后一个客流分布因素则会随着运营而出现变化,属于变动的因素。客流分布的变化既可以是空间分布的变动,也可以是时间分布的变动。一条线路开通后,会随着网络化线路的完善或者线路周边的发展变化,出现客流的调整。根据多年的运营经验,乘客集中出行的时间在一周内呈现工作日与周末不同的分布特点,在一天内也会有早高峰、晚高峰、平峰的分布特点。在制定运行图时,在固定因素一定的情况下,需要充分考虑客流需求,力争使运行图提供的运能与实际需求相匹配,最大化地铁的社会效益。
  2.2辅助运行图编制
  人工智能系统可以通过地铁的票务清分系统获取一定周期内线网全部客流的空间与时间分布。然后根据线网的网络结构、实际的列车供给、实际的客流情况进行运能的供需比较,分析出客流集中出现的时间段(可以分为尖峰、高峰、平峰)、车站、以及滞留时间,进一步得出运能的匹配度。OCC运行图编制人员根据系统得出的结论可以有针对性地根据客流分布对运行图进行优化,调整列车在某些站的站停时间,对于客流尖峰时段可以最大化行车密度,高峰时段适当增加行车密度,平峰时段减少列车密度。如此一来,不但可以满足实际的运能需求,也可以减少平峰的运能浪费,实现运营的经济效益最大化。
  2智能交通系统发展的隐患
  2.1技术性问题
  目前技术上的难关是阻碍智能交通系统发展的重要因素。我国尽管在科研创新上投入力度较大,且取得了众多成果与突破,但因起步时间与发达国家相比较晚,存在着设施不完善、基础薄弱等缺陷。同时在无人汽车领域有多项技术停留在实验或概念层面。以环境感知技术与人机交互方式为例,利用视觉传感器容易在车速变化率较大时造成图像失真,受环境影响程度大,利用雷达探测受环境影响程度小但存在较大视觉盲区,人-车协同发展难以实现,人车交互存在技术不足。突破无人驾驶技术难题,为推广智能交通系统扫清障碍。
  2.2实用性问题
  智能交通系统能否普及化实施,无人驾驶技术的发展是关键。人工智能技术能否引领时代潮流,AI能否顶替司机的位置进行无人驾驶,这些结果都尚未可知。假设无人驾驶技术普及到了各个交通行业,那大量的司机将会失业,这会加大政府的财政支出,而所产生的经济效益短期内并不一定能够弥补损失,同时待就业人口大量增加,也会增大就业压力,影响社会秩序。
  2.3安全性问题
  智能交通系统是以人的安全为根本服务宗旨。李彦宏提出,AI的最高原则是安全可控。并以无人车举例,一辆无人车如果被黑客攻击了,它有可能变成一个杀人武器。毕竟,开发出高新技术,究其根本是为了人类更好的生活,是为人类服务,倘若安全得不到保障,就是在做无用功甚至是负功。特斯拉的无人驾驶汽车致死事件三番五次地发生,又有沃尔沃的无人驾驶汽车撞袋鼠,事故有大有小,但从其中暴露出的安全性问题不容忽视。
  3城市智能交通的发展趋势
  3.1智能城市公路系统
  作为发展城市智能交通最先开始的领域,智能城市公路系统起步最早,基础设施也较为完善,预测后续的发展将会真正与无人驾驶技术相结合,推动无人驾驶技术的实用化进程。不久的将来,随着无人驾驶汽车的量产与普及,智能城市公路系统才算大致建成,这将会提高城市交通效率,维护社会秩序,保障人民出行,促进经济、社会、环境的协调发展。智能交通系统中的智能城市公路系统必将是最先应用并推广无人驾驶技术的领域。
  3.2智能城市轨道系统
  众所周知,城市轨道交通包括地铁、轻轨、自动导向、单轨铁路、短途磁悬浮等。其智能化运行,核心技术在于控制,即控制列车的出站、运行、进站、停靠候客。城市轨道交通的发展,离不开人工智能的开发。AI协助控制列车,安全事故发生的可能性将会大大降低,列车运行的安全性将会大大提高。预计城市的軌道交通将会向着安全可靠、高速省时、全自动的无人驾驶的方向发展,将来的出行会更加便捷、高效。
  3.3智能水运系统
  目前还尚未有专家、学者提出相关的概念,但我们不妨类比智能城市公路系统和智能城市轨道系统来指出智能水运系统的概念。智能水运系统可能就是水运交通系统智能化,将现代科学技术运用到辅助船只航行、停靠、装卸货物。现在考虑其可行性,若要将人工智能应用到水运系统的无人驾驶中,则需要考虑的环境因素以及其他客观因素众多,以当前的高级计算机的普及性和算法的水平,难以迅速地做出正确而又合理的判断,面对突发情况时的应对很难有效,船员的安全难以得到保障。想要真正做到水运系统的无人驾驶,技术上还需要很大的突破,而这或许还要有一段很长的时间。
  3.4提升电话闭塞法作业安全
  电话闭塞法行车作为一种应急的降级运行方式,在实际应用中存在着很大的人为安全隐患。国内外都曾发生过在采取电话闭塞法后发生严重行车事故的悲惨案例。在传统电话闭塞法流程中引入人工智能,可以消除人为因素造成的安全隐患:辅助行车调度员准确、快速地下发调令,确保车站接受调令的一致性,防止错误接受调令引起的行车事故;减少人工铺画的延迟,及时对列车进行监控,防止车站错误办理闭塞而引发的行车事故。
  结语
  本文就一些地铁行车指挥场景探讨了人工智能应用情况。当然,人工智能在地铁的应用场景远远不止这些。可以预见,随着人工智能的逐渐应用,地铁行车的指挥工作将会越来越高效安全。
  参考文献
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  (作者单位:中车青岛四方机车车辆股份有限公司)
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