赵莹莹，吕兴瑞，徐 磊

(郑州地铁集团有限公司，河南 郑州 450000)

全自动无人驾驶列车的行车效率和安全主要依赖于信号系统的可靠性，但是信号系统对于具有突发性、不可预测的异物侵限事件无法提前预警，列车无法主动感知运行前方环境，防撞技术存在问题和不足。传统人工驾驶和有司机负责瞭望的GoA1/2级线路由于隧道内存在弯道多、坡度大、视野受限等因素，如果错过最佳制动时机，极易发生碰撞障碍物事故。无司机辅助瞭望的GoA3/4级全自动无人驾驶线路一般采用接触式障碍物检测装置，无法实现早期预警和安全防护，不能避免撞击障碍物。侵限物体一旦与列车发生碰撞将会造成列车受损甚至人员伤亡，极大威胁运营安全，这对障碍物检测提出了更高要求。

列车主动防撞系统运用人工智能、机器视觉、激光雷达等技术，在列车上安装具备远距离障碍物检测及预警功能的装置，能够对异常状况提前检测、预警及做出相应控制。在有司机值守的线路中，主动防撞系统可以通过DMI(直接媒体接口)向司机汇报异常情况，辅助司机驾驶，保障行车安全，在线路出现异常时紧急制动，并将状态信息及异常图片推送至控制中心。

1 应用现状

我国大多数全自动无人驾驶线路障碍物检测技术采用单一传感器检测，或者碰撞式障碍物被动检测，在列车第一轮对前方安装横梁和传感器，当列车受到物体撞击后立刻紧急制动。而主动式障碍物检测技术基本处于试点调试阶段，例如北京新机场线目前采用的智能障碍物检测系统是将图像信息和激光雷达信息相结合，通过神经网络算法精准识别障碍物[1]。……