一种无人驾驶列车远程安全复位方法、系统及存储介质与流程

本发明涉及轨道交通安全控制，尤其涉及一种无人驾驶列车远程安全复位方法、系统及存储介质。

背景技术：

1、随着轨道交通系统向全自动无人驾驶（goa-4）方向发展，列车运行控制系统需要在无驾驶员和无随车人员的条件下独立完成全部运营操作，包括故障后的远程复位恢复。当列车在运行过程中因故障触发紧急制动后，远程控制中心通常需要下发远程复位指令，列车执行断电重启和系统复位以恢复运营。然而，在列车断电至重新上电的窗口期内，车载传感器和控制系统处于失效状态，无法感知外界对列车的任何操作，这一窗口期存在重大的安全风险。

2、现有的远程复位方案主要面临以下挑战：其一，现有技术主要依赖速度计检测列车是否发生位移，但速度计仅能检测车轮转动引起的位移，当列车在断电期间被外力整体移动（例如被外部车辆拖拽、被起重设备起吊或在坡道上整体滑行）而车轮未发生转动时，速度计无法检测到此类非车轮转动引起的位移；其二，若列车在断电期间被拖离原位置进行维修后又被精确拖回原位置，依赖速度计将得出列车未发生位移的错误判断，存在严重的安全隐患；其三，现有技术缺乏对列车行驶方向的验证手段，若列车在断电期间经过调头或方向调转操作（例如通过y型线路或转盘），列车可能在方向反转的状态下恢复运行，在单线区间或有向运行线路上将导致灾难性的运营事故；其四，现有方案中的人工现场确认方式效率低下且存在安全风险，无法充分发挥goa-4全自动无人驾驶的运营优势。

3、因此，亟需一种能够综合验证列车在远程复位前后的位置和行驶方向的安全复位方法，以确保在恢复无人驾驶运营时的绝对安全性和正确性。

技术实现思路

1、为解决上述问题，本发明提出了一种无人驾驶列车远程安全复位方法、系统及存储介质，通过基线数据采集、车载多模态运动检测、视觉方向确认、轨旁设备协同位置验证以及多模态传感器融合与安全判断的协同处理，构建涵盖列车端多模态检测、视觉方向确认和轨旁系统协同验证的三层验证体系，实现对无人驾驶列车远程复位操作的全面安全保障，提高位移检测的覆盖范围和方向验证的准确性，确保列车在远程复位后处于安全静止、位置合法且方向正确的状态。

2、本发明实施例中提出的一种无人驾驶列车远程安全复位方法，包括：基线数据采集：在执行列车断电操作之前，通过分别设置于列车前端和后端的图像采集单元采集列车前方环境图像和后方环境图像作为基线图像，并将所述基线图像及速度计数据进行持久化存储；车载多模态运动检测：在列车完成断电重启后，通过速度计检测车轮转动引起的位移，同时通过所述图像采集单元重新采集前方和后方的实时环境图像，对所述实时环境图像和所述基线图像分别进行预处理和特征提取后进行特征比对，判断列车在断电期间是否发生整体位移；视觉方向确认：将重启后的新前端的实时图像分别与断电前采集的前端基线图像和后端基线图像进行交叉比对，判断列车的行驶方向在断电期间是否发生改变；轨旁设备协同位置验证：列车在断电前向轨旁设备上报当前位置信息，所述轨旁设备维护实时轨道占用图并持续监控轨道占用状态；列车完成重启后向所述轨旁设备发送位置恢复请求，所述轨旁设备检查断电期间所述列车所在位置的历史占用记录和当前占用状态，返回位置验证结果；多模态传感器融合与安全判断：融合所述速度计的检测结果、所述图像特征比对的位移检测结果、所述方向验证结果以及所述轨旁设备的位置验证结果，当且仅当全部验证结果均通过时，判定列车处于安全静止、位置合法且方向正确的状态，允许执行后续列车复位操作；若任一验证结果未通过，则中止远程复位操作并触发高级别报警。能够通过图像特征比对检测速度计无法感知的非车轮转动位移，通过前后端图像交叉比对验证列车行驶方向的正确性，通过轨旁设备的历史占用记录识别列车在断电期间被移走后精确归位的安全隐患，通过多模态传感器融合判断实现多层冗余验证，显著提高无人驾驶列车远程复位操作的安全性和可靠性。

3、本发明实施例中提出的一种无人驾驶列车远程安全复位系统，包括：基线数据采集模块，被配置为在执行列车断电操作之前，通过分别设置于列车前端和后端的图像采集单元采集列车前方环境图像和后方环境图像作为基线图像，并将所述基线图像及速度计数据进行持久化存储；车载多模态运动检测模块，被配置为在列车完成断电重启后，通过速度计检测车轮转动引起的位移，同时通过所述图像采集单元重新采集前方和后方的实时环境图像，对所述实时环境图像和所述基线图像分别进行预处理和特征提取后进行特征比对，判断列车在断电期间是否发生整体位移；视觉方向确认模块，被配置为将重启后的新前端的实时图像分别与断电前采集的前端基线图像和后端基线图像进行交叉比对，判断列车的行驶方向在断电期间是否发生改变；轨旁设备协同位置验证模块，被配置为在列车断电前向轨旁设备上报当前位置信息，并在列车完成重启后向所述轨旁设备发送位置恢复请求，所述轨旁设备维护实时轨道占用图并持续监控轨道占用状态，检查断电期间所述列车所在位置的历史占用记录和当前占用状态，返回位置验证结果；多模态传感器融合与安全判断模块，被配置为融合所述速度计的检测结果、所述图像特征比对的位移检测结果、所述方向验证结果以及所述轨旁设备的位置验证结果，当且仅当全部验证结果均通过时，判定列车处于安全静止、位置合法且方向正确的状态，允许执行后续列车复位操作；若任一验证结果未通过，则中止远程复位操作并触发高级别报警。能够通过图像特征比对检测速度计无法感知的非车轮转动位移，通过前后端图像交叉比对验证列车行驶方向的正确性，通过轨旁设备的历史占用记录识别列车在断电期间被移走后精确归位的安全隐患，通过多模态传感器融合判断实现多层冗余验证，显著提高无人驾驶列车远程复位操作的安全性和可靠性。

4、本发明实施例提出的一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器耦合的一个存储器，所述存储器用于存储指令，当所述指令被所述至少一个处理器执行时，使得所述处理器执行如以上所述的方法。

5、本发明实施例提出的一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述计算机指令在被运行时执行如上任一实施方式所述的方法。

6、本发明实施例提出的一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实施如上任一实施方式所述的方法。

1.一种无人驾驶列车远程安全复位方法（100），其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基线数据采集还包括：在所述基线图像持久化存储后对存储的数据进行完整性校验标记；在列车完成重启后从所述持久化存储中恢复所述基线图像和所述速度计数据之前，先对恢复的数据进行完整性校验，当完整性校验失败时中止远程复位操作。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预处理包括降噪处理、畸变校正和亮度调整；所述特征提取包括从预处理后的图像中提取环境特征点或特征区域，所述环境特征点或特征区域包括轨道纹理、站台边缘、周围建筑物轮廓和信号灯中的至少一种。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述视觉方向确认包括：若所述前端实时图像与所述前端基线图像的特征匹配，则判定列车行驶方向未发生改变；若所述前端实时图像与所述后端基线图像的特征匹配，则判定列车行驶方向发生了反转；若所述前端实时图像与所述前端基线图像和所述后端基线图像均不匹配，则判定列车方向和/或位置异常。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述视觉方向确认还包括：将重启后后端的实时图像与断电前采集的前端基线图像和后端基线图像进行交叉比对，以与所述前端实时图像的比对结果进行交叉验证。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述轨旁设备检查断电期间所述列车所在位置的历史占用记录包括：验证在列车断电期间该位置是否曾被其他实体占用；若曾被其他实体占用，则即使所述列车当前已返回原位置，所述轨旁设备仍拒绝所述列车的位置恢复请求。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述多模态传感器融合与安全判断中，所述轨旁设备的位置验证结果和所述方向验证结果具有最高安全优先级，当所述轨旁设备的位置验证结果或所述方向验证结果中任一项未通过时，直接中止远程复位操作，不再考虑其他验证结果。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述列车的前端和后端分别设置有至少一个摄像头作为所述图像采集单元。

9.一种无人驾驶列车远程安全复位系统（200），其特征在于，所述系统包括：

10.一种电子设备（300），包括：

11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述计算机指令在被运行时执行根据权利要求1-8中任一项所述的方法。

12.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实施权利要求1-8中任一项所述的方法。