罗 煌

(广州市地下铁道总公司，511300，广州∥工程师)

自动售检票(AFC)系统是融计算机、电子、通信技术、自动控制、机械制造于一体的自动化售、检票系统，是城市轨道交通的重要组成部分。

闸机作为地铁自动售检票系统中的一种自动检票设备，它的启用极大增强了车站处理大客流的能力［1］。在正常情况下，乘客进出付费区和非付费区都需经过闸机。闸机是直接面对乘客的设备，其运行的好坏，不仅影响到乘客对地铁公司的信任和亲善程度，还影响到地铁公司的票务收益。

乘客通行逻辑控制技术是门式闸机的重要组成部分。门式闸机的乘客通行逻辑控制是利用安装于通道两侧的光电传感器，识别通道内通行的乘客及随身物，根据识别结果控制扇门的开关，实现对乘客的出入控制。如何让持有效票的乘客快速、安全地通行，并合理阻挡持无效票或无票者通行，是乘客通行逻辑控制技术的关键。

1 闸机设备

随着科技的不断进步，闸机也在不断发展中，按阻挡方式分类，分别出现了转杆式闸机、拍打式扇门闸机、剪式扇门闸机［2］，分别如图1、图2 及图3所示。

图1 转杆式闸机

图2 拍打式扇门闸机

随着AFC 系统的发展，门式闸机应用越来越普及。与转杆式闸机相比(见表1)，门式闸机具有直观的允许通行提示(刷卡后有开门动作)，阻挡机构不与乘客直接接触，人机友好性好，而且结构简单，可靠耐用，维护成本低［3］。

门式闸机又分为剪式扇门型和拍打式扇门型2种。通过对比分析，可以大致了解两种扇门的优缺点，详见表2。

根据以上比较，虽然转杆式闸机可以最大限度避免单张票多人连续通过的问题，但与乘客有接触，不利于携带大件行李通过，且通行速度相对较慢，在紧急疏散时存在安全隐患;而由于剪式门闸机具有通行速度快、利于在紧急情况下疏散乘客等优点，所以在安全及快速疏散人流的指导原则下，目前地铁普遍采用剪式扇门闸机［4］。

图3 剪式扇门闸机

表1 门式闸机和转杆式闸机性能对比表

表2 剪式扇门闸机与拍打式扇门闸机性能对比表

2 闸机通行逻辑控制的设计

通行逻辑控制技术是闸机的重要技术，是保证有票乘客自由出入、阻止无票乘客进出的“看门人”技术［5］。

2.1 通行逻辑控制设计原则

通行逻辑控制是为了实现地铁站内乘客的进出控制，是闸机的主要技术之一，它的总体设计思路是:

(1)要符合国人使用习惯，适合我国国情，满足轨道交通使用环境的要求;

(2)将乘客安全通行作为第一重要因素，满足通行安全性要求;

(3)设计传感器布置和识别算法时，既要满足乘客识别准确性和乘客通行实时性要求，又要满足系统的可靠性和经济性要求。

通行逻辑控制的设计须充分考虑安全、通行效率、经济效益等方面。

2.1.1 安全原则

地铁作为服务性交通行业，闸机的通行安全性是第一考虑因素。只要安全区传感器被遮挡，闸机扇门就不关闭，保证乘客的安全通行。

2.1.2 最大通行原则

闸机作为客流出入的控制设备，通行逻辑控制应考虑在单位时间内尽可能通过最大的客流量，并避免人员拥挤。

2.1.3 最大收益原则

闸机作为收费设备，还需要尽可能增加收益，通行逻辑控制应能对各种逃票行为(尾随等)进行控制，在保证持票乘客正常进出的同时避免损失［6］。

2.2 闸机传感器布置

本设计是通过检测通道内光电传感器的状态变化，结合一定的算法来实现乘客的通行控制。因此，识别的准确性与传感器的数量和位置都有密切的关系。

2.2.1 传感器的数量

根据实情试验，在识别算法一定时，传感器数量ns越多，相应的分布密度就大，识别的准确性V 越好。在传感器数量初始递增阶段，识别准确性V 快速上升，但传感器数量(分布密度)到达某一值后，识别准确性V 基本保持不变，两者关系如式(1)［6］:

式中，k 为经验调整系数，其变化如图4所示。由图4 可见传感器数量不宜太少。

图4 识别准确性V 与传感器数量ns变化关系

识别实时性，即识别用时T 跟传感器数量ns呈现指数递增关系。在传感器数量初始递增阶段，识别用时T 增长缓慢，但传感器数量到达某一值后，识别用时T 就迅速上升，两者关系如式(2)［6］:

t——每条指令的执行用时;

J——经验调整系数，与程序的执行有效性相关。

其变化如图5所示。因此，从识别实时性角度来看，传感器数量不宜太多。

图5 识别用时T 与传感器数量ns变化关系

设计的闸机尺寸为2 000 mm(长)×280 mm(宽)×1 100 mm(高)，要求通行逻辑算法的理论分类精确度为 99.99%，识别算法用时不得高于20 ms。

利用式(2)的用时变化关系，要求 ns≤J ×此处取 t =1 μs，J =1.2，则 ns不大于 17.15 组。于是 ns的选择范围为 17、16、15、14。根据通道的对称要求，选择为16 组传感器。

4.金融监管不到位。企业金融监管在管理的过程中没有起到该有的作用，存在着不足，管理部门不能够明确各个部门的岗位职责，所以对其监管的力度就十分有限。一旦发生金融会计风险，就不可避免地会产生部门之间相互推卸责任，问题不能够及时、更好地解决，新的问题重复不断地产生。

识别准确性除了与传感器数量密切相关之外，同时也取决于传感器的位置选择。

2.2.2 传感器的位置

不同位置的传感器，在识别算法中的作用和对识别准确性的影响不同，即提取的乘客通行特征值不同。通过对闸机通道内可能布置通行监控传感器的位置进行乘客特征值提取能力分析，即位置权值分布统计，可以实现在传感器数量一定下的分布位置最优。

所谓位置权值是指此位置所能提取的乘客通行特征值的信息包涵度，若位置权值越高，则对应的通行监控传感器可以提取更能反映乘客通行的特征值，更能准确识别通行物。

对位置权值的分布统计，可以采用乘客实测分析法和乘客通行模型法。所谓乘客实测分析法，即将所有位置点都安装上传感器，对实时采集的不同乘客、各种通行行为下的传感器状态进行统计分析。如果能获取全部乘客的通行样本，乘客实测分析法具备非常好的准确性。由于乘客实测分析法需要获得不同乘客的通行样本，这是非常困难的，同时，当通道内传感器的分布位置坐标发生变化时，需要重新实测。

由于实际乘客通行样本获取的困难，提出了基于乘客通行模型的位置权值分布。在分析我国相关国家标准的基础上，对乘客(行人)进行通行模型分析。通行模型包括乘客标准立姿、乘客通行步行图、乘客步行侧投影［8］。根据乘客通行步行图和步行姿势侧投影，仿真通行监控传感器的状态变化，利用GRBF 神经网络实现对通道内分布位置的权值分布统计［9］。

利用GRBF 神经网络对仿真耦合获得的传感器采样数据进行逼近学习，借助GRBF 神经网络的超空间曲线拟合特性，综合连接权就获得闸机通道内位置的权值分布，如图6所示。图中每一个小方块表示相应的位置点，方块区域越黑表示对应的位置权值越大［7］。

图6 闸机通道内位置的权值分布图

2.2.3 传感器的布点

根据上面的传感器数量算法结果和位置选择算法结果，结合闸机本身的设计特点就可以获得合理的通道传感器布置图，如图7所示。

图7 通道传感器布置图

图7 中编号ST1 至ST16 为16 组通行监控传感器，通行识别算法利用此16 组的传感器状态信息，实现对通道内通行物的分类和通行行为的识别。

2.3 通行逻辑控制设计方法

基于通道传感器设计的通行逻辑理论上有2种方法:一是将所有可能的乘客行为列出，在总结的基础上设计。但实际上这种方法是不可能的，乘客的行为具有不可预测性，同时也是无穷的，因此不可能总结所有的情况。二是基于传感器的状态变化从数学上对所有可能的情况进行设计，但要实现也是很困难的。如果传感器少了，状态变化就不足以判断乘客通行行为;如果多了，以16对传感器为例计算，16 对传感器就有216种状态，而其变化就要考虑216×216即232种情况，要想对这么多种状态进行程序设计也是不可能的。

因此结合两者的优势，采用简化的方式，基于通行监控传感器输出状态的组合逻辑变化，将16 对传感器进行分组处理，如分成4 组，这时就只要考虑24=16 种状态，而变化为 16 ×16 =256 种，这就有可能进行程序设计了。但这样一来就可能遗漏一些实际的情况，为减少这种影响，我们的办法是:先分组处理主要的通行逻辑，然后再考虑尾随、反向闯闸、乘客通过的计数、儿童的防护检测等情况，最后得到闸机的通行逻辑控制设计方案。

以进闸机为例，对16 组传感器进行分组，根据通道及扇门位置划分为5 个区，如图8所示。

图8 闸机通道传感器分组布置图

各传感器的区域及功能见表3。

3 结语

通过闸机在地铁中的实际运行情况，说明基于通行逻辑控制的剪式扇门闸机是适合地铁使用的，在未来的地铁线网建设中应继续采用，并不断完善。由于技术一直由国外厂家掌握，因此通过对通行逻辑技术的研究，进行自主研发，标志着AFC 系统设备国产化又向前迈出一大步。解决门式闸机关键模块长期依赖进口的问题，可以极大地降低建设方在AFC 系统方面的投资和系统运营后的维护成本，进一步推动AFC 系统国产化项目和业务的快速发展。同时基本掌握其中的关键技术(乘客通行逻辑控制)，能为企业和社会培养一批AFC 行业的专业技术人员，有利于后续的技术完善。

表3 传感器区域及功能

目前一种研究方向是事件识别技术，以分区检测再组合的理念代替单个逻辑。传感器分区域检测处于该区的物体是否成人乘客，以及乘客所处的位置、行为，然后再根据这些行为做通行计数、开关门、报警等判断处理，即传感器——事件——控制。为设计新型城市轨道交通闸机进行了有益的尝试。在未来的工作中，也可以考虑其他的识别技术，例如步态识别、人像识别、人工智能等，进一步提高识别率。

［1］田娟荣，周孝清，李健.地铁自动检票闸机对人员疏散的影响分析［J］.火灾科学，2006，15(1):38.

［2］李建省，张美凤.自动检票中的启门式闸机控制系统［J］.城市轨道交通研究，2008(1):38.

［3］广州市地下铁道总公司.广州市轨道交通线网票务策略AFC系统功能专题研究［R］.广州:广州市地下铁道总公司，2005.

［4］李建省，张美凤.地铁闸机控制系统中人体识别技术的研究与应用［J］.电气传动自动化，2008，30(1):22.

［5］李胤.门式检票机设计及通行法则研究［D］.上海:上海交通大学，2010.

［6］广州市地下铁道总公司.基于神经网络的自动售检票门式闸机通行逻辑研究［R］.广州:广州市地下铁道总公司，2006.

［7］于明玖，叶军，陆长德.中国成年人尺寸标准在产品设计中的应用方法［J］.江苏大学学报:自然科学版，2006，27(B09):64.

［8］黄颖松，梁协雄，曹长修.基于GRBF 神经网络的脱硫预报模型［J］.计算机工程与应用，2003(24):218.