全自动驾驶技术是目前轨道交通行业最热门的话题，国内多座城市以及车辆制造厂已相继开展全自动驾驶技术的研究及应用。中车长客在全自动驾驶的车辆研发、制造方面积累了丰富的经验，本文主要介绍中车长客全自动驾驶车辆的应用现状，并分享一些全自动驾驶车辆在研发过程中的技术难点和对全自动驾驶车辆未来技术的展望。
关键词：全自动驾驶优势、安全指标分配、车辆功能测试验证、车辆自诊断和决策
一、前言
目前，“全自动运行地铁”是国内各个城市地铁业主都非常关注的话题，香港地铁、北京地铁、上海地铁、广州地铁在国内处于领先地位，已经具备全自动驾驶地铁车辆的运营经验。在建、拟建全自动运行地铁的国内城市也非常多，如南京、武汉、成都、苏州等。中车长客一直致力于全自动驾驶技术的研发，并在多个项目上实现了全自动驾驶车辆的交付并投入运营，以下将介绍中车长客研发的全自动驾驶车辆的应用现状、技术优势、研发技术难点以及对全自动驾驶车辆的技术展望。
2、应用现状
截止2018年年底，中国大陆和香港地区已实现全自动驾驶技术的地铁线路达7条，规划和在建中的全自动驾驶地铁线路达39条。当前实现全自动驾驶技术的线路有香港南港岛线、香港迪斯尼线、北京燕房线、北京机场快轨、上海地铁10号线、上海APM浦江轨交线、广州APM线。初步统计，至2025年，中国全自动驾驶城市轨道交通线路将达到44条，总里程超过1400公里。同时根据“十三五”建设工程规划，2020年末全自动驾驶线路有望达到12个城市、37条、1206公里，轨道交通自动化技术将迈上新的台阶。
表1 中国大陆和香港已运行的全自动驾驶地铁列表
城市
项目
开通时间
车辆厂
北京
机场快轨
2008年
中车长客
燕房线
2017年末
中车长客
上海
10号线
1010年
中车浦镇
APM浦江轨交线
2018年
浦镇庞巴迪
广州
珠江新城APM线
2010年
庞巴迪
香港
南港岛线
2016年末
中车长客
迪士尼线
2005年
阿尔斯通
2008年，中车长客在北京机场线引进庞巴迪技术开始研究全自动驾驶车辆，通过消化吸收阿尔斯通的技术，2014年中车长客启动香港南港岛全自动驾驶地铁车辆研发。南港岛项目共10列车，列车为3辆编组的不锈钢A型地铁车，列车两端没有独立驾驶室，采取开放空间。车辆运行最高时速可达到80km/h，南港岛的车辆已于2016年年底开通，这是我国第一条上线运营即采用GoA4等级的全自动驾驶地铁线路，无论从运营模式，还是从车辆性能指标上都有了很大的突破。经过历时2年的运营，截止到2018年12月，南港岛线的可用性达到了97.85%，超过了合同的指值。
图1 南港岛线的可用性统计
通过南港岛项目，中车长客在场景建立、安全设计、标准解读、功能验证等各个方面都有了突破，于2015年自主研发了北京燕房线全自动车辆，关键系统全部采用了国产化部件，如牵引网络系统采用了株洲所设备，信号系统采用了北京交控的CBTC设备。燕房线于2017年年底正式开通，开通初期采用了GOA2等级，车辆主要运营在ATO模式，后期改为GOA3模式，最终为GOA４等级运营。为了配合线路的不同开通阶段，车辆在设计时采用了临时间壁及司机室设有简易座椅的方案，方便后期的拆除。据统计，燕房线在运营期间未发生属于车辆的晚点故障。
中车长客正在进行的全自动驾驶车辆有科技部下一代地铁、成都9号线、武汉5号线、上海15号线、北京17号线和19号线等，已成为国内全自动驾驶地铁车辆的领先提供商。其中科技部下一代地铁的研发、生产、试验以及示范运营均已完成，并在2018年10月顺利通过国家科技部的验收，成都9号线的全自动驾驶车辆也已进入首列车调试阶段。
3、车辆技术优势
经过多年全自动驾驶车辆的研发，中车长客不断总结经验，优化车辆设计，按需配置。其研发的全自动驾驶车辆具有以下综合优势：
(1) 全面的安全保障措施
为保障地铁营运，全自动驾驶车辆需要落实更多的安全保障措施，主要体现在以下几个方面：
基于全自动驾驶车辆的场景、风险分析和业主需要，采取菜单式模块化的安全系统配置，包括障碍物探测系统、脱轨检测系统、走行部安全监测系统、烟火报警系统等，保证车辆的安全运行，例如，香港南港岛线路的端部有无信号区段，存在安全风险，为此对车辆配置了EBTS系统，通过车辆与地面标签的相互感应，实现对车辆施加紧急制动。
在电路设计上，车辆关键控制电路，如牵引、制动、车门等都采用了冗余设计；关键系统采用热备冗余，如TCMS设备主从冗余，同时MVB网络A/B双路冗余，所有的电路和系统都经过了安全性分析。
在火灾安全考虑方面，根据业主要求和线路运营状况，在车辆研发的设计阶段明确全自动驾驶车辆的火灾场景，在方案设计阶段完成火灾减轻措施和火灾下乘客疏散能力措施和计算。基于全自动驾驶车辆的运营特点和火灾场景的分析结果，除了车辆的材料和部件需要满足防火性能要求，全自动驾驶车辆需要具备火灾条件下可维持运行能力和火灾屏障能力，提升车辆在火灾情况下的乘客疏散能力。
图2 火灾情况下人员疏散模型
(2) 完整的车辆状态检测
因全自动驾驶车辆上不配置驾驶人员，为了能够更好地保证车辆的运行，需要实时了解车辆的状态。全自动驾驶车辆必须具有全面的状态监测功能，并且尽可能地对最小可更换单元进行诊断。对于部件，通过安装传感器、限位开关、加装智能检测系统（如走行部检测、弓网检测及电池容量检测系统）等手段，实现部件状态的监控；对于系统，采用了计算机微机控制单元，利用控制算法，实现在线诊断，实时地反馈自身系统的状态；在整车级，列车控制管理系统构建了MVB和以太网络，可以实时收集子系统的数据，同时配置了远程输入输出模块，采集多种类型的数据，如模拟量电压及电流信号、数字量输入信号，监视车辆开关、按钮、列车线、压力值等整体状态。
(3) 良好的乘客服务体验
全自动驾驶车辆缩短了发车间隔，减少了站台折返时间，提高了平均旅行速度，车辆启停运行安全平稳，车辆停车精度高，准点率高。车厢内饰设计人性化，环境温馨，给乘客提供了良好舒适的环境。车厢内铺设了WIFI，乘客可随时随地上网，浏览邮件、娱乐等。科技部下一代地铁车窗使用电子显示屏，为乘客提供天气、列车报站以及车站出入口信息查询服务。车辆还可以实时计算车厢内的乘客人数，推送到站台显示器，乘客可以选择合适的候车站台。乘客还可以通过APP进行出行智能管理，实现到站自动提醒。这么多良好的体验，使得越来越多的乘客选择地铁出行。
(4) 成熟的智能化技术
中车长客在全自动驾驶车辆研发中广泛运用已得到有效验证的智能化技术，实现通过信息化和数字化进行车辆的状态感知，通过多制式、多通道的车地双向通讯技术，实现地面对车辆的远程管理和控制。车辆向运营管理人员提供全面和数字化的实时数据，结合专家诊断系统，进行故障模型对比，完成车辆状态预测和报警。例如，智能化技术的客室门控器实时监测电机、门控器（电信号采集）以及锁闭机构的动作情况和工作参数，并通过车载以太网实时上传到地面，通过系统的故障规则知识库智能化判断车门是否产生了故障或进入亚健康状态。
图3 车地智能化管理
(5) 便捷的操作和维修
相对传统的车辆，全自动驾驶车辆有更多的设备，但是可以用于安装设备的空间有限，在车辆布局和结构上做了各类方案。例如全自动驾驶车辆取消了独立的司机室，原先在司机室的部分设备必须装在客室的乘客座椅下，中车长客已成功运用了两种解决方案：座椅上翻式和抽拉式，这两种方案都非常便于操作人员的检修。
运用人机工程学来优化全自动驾驶车辆的操作维护方案，建立更友善的人机界面，以便于值守人员的操作和故障处理。同时全自动驾驶车辆需要具有快捷的故障诊断和定位，尽可能地降低检修人员的工作强度。
4、研发技术难点
在全自动驾驶车辆的研发的不同阶段都会遇到各种各样的难点，给我们带了各类挑战，归结起来，主要体现在以下几个方面：
4.1 安全完整性等级分配
在全自动运行地铁安全管理中，为了达到GOA4要求对应的安全目标，全自动驾驶车辆需要进行安全完整性等级（SIL）配置。对安全完整性等级（SIL）配置的起始点是车辆的初步危害分析（PHA），针对PHA中的高风险案例，根据其临界危险、事故和运行环境确定，可能与一个或多个触发事件有关。这四项彼此关联：临界危险可能在特定的运行环境和某些触发事件环境中导致铁路系统层级发生事故，见下图：
图4 SIL事故案例
全自动运行地铁的系统能够导致临界危险的控制功能都有对应的SIL配置流程。若特定的运行环境中需要某功能以便确保与临界危险或事故有关的风险耐受程度，此功能的安全完整性等级（SIL）应与确定的风险对应的减少措施匹配，见下图：
图5 SIL配置流程
目前在全自动运行地铁的SIL配置以定性为主，人为地提升了系统功能的SIL等级，其结果是增加了成本和系统的复杂度，降低了车辆的可靠性和可用性。所以，也需要更深入地研究车辆的可靠性和可用性的实现及SIL等级合理配置。
4.2 维修维护策略
结束运营后，全自动驾驶车辆停在车辆段的无人区停车库或正线的存车线。检修人员不能经常进入这些区域对车辆进行检修，尤其对车底、车顶设备进行检查。同时，全自动驾驶车辆可用性和可靠性和安全性的要求都高于传统地铁车辆，所以，不能通过频繁的日检手段来满足全自动驾驶车辆的正常运营。
为此，在设计全自动驾驶车辆时，重新构建了车辆检修模型，利用大数据、健康管理PHM等智能分析前沿技术，构建一体化、数字化和智能协同的全自动运行地铁的智能保障体系，取消了日检，延长了A检的间隔时间。
由于目前国内的全自动驾驶车辆的运营时间相对较短，产生的检修数据也不足够多，所以以可靠性、可用性和安全性为中心的维修保障体系和全自动驾驶车辆的全寿命成本的数据收集和分析还需要投入大量的工作。
图6 南港岛线的检修策略
4.3 车辆功能测试验证
全自动驾驶地铁是一个综合的系统工程，涉及到车辆、供电、信号、通信、屏蔽门、综合监控等多个专业。全自动驾驶车辆与其他系统接口功能验证存在着试验周期长，系统接口多，验证手段不统一，加大了全自动驾驶地铁功能验证上的难度。在基于传统地铁功能验证基础上，增加了全自动驾驶场外联调，设立牵头专业和配合专业，形成正确的接口关系表，正确地定义主从角色，规范接口规格书，编制功能测试大纲。但是，如何进行完整的全自动驾驶场景的车辆功能测试验证，尤其是故障场景和应急场景的功能测试验证，目前还没有统一的标准和评价体系。
4.4 运营场景分析
需要通过运营场景分析，才能建立全自动驾驶车辆系统构架和功能。虽然近十年，全国各大城市积极发展全自动驾驶地铁，但是相对于具有上百年运营经验的有人驾驶地铁，全自动驾驶地铁运营场景分析还不够完整，同时每条全自动驾驶地铁的线路和运营场景也不尽相同。结合北京燕房线、香港南港岛等已运营的项目和正在研发的全自动驾驶地铁项目，中车长客初步建立了全自动驾驶运营基本场景。
图7 全自动驾驶运营基本场景
虽然建立了基本场景，但还不能完全覆盖所有的全自动驾驶运营场景，其次，对每个场景的描述还不够详细和明确，都有待于进一步完善。
5、全自动驾驶车辆的发展方向
全自动车辆在全球的运行虽已广泛应用，但随着科技的不断进步，通信、控制、材料等各个领域都有新的技术诞生，这些技术应用到轨道交通行业，会带来更好的高效节能效果，值得我们深入研究。中车长客始终站在新技术的前沿，高度把握全自动驾驶技术的发展方向，认为全自动驾驶技术主要有以下几个发展方向：
5.1 车辆自诊断和自决策
通过对全自动驾驶线路和车辆的运行数据和更深入场景、风险分析，我们认为作为载客主体的全自动驾驶车辆必须具备自诊断和决策功能。当线路信号发生故障时，当车地通讯无法建立时，在车辆部分功能无法实现时，全自动驾驶车辆通过自诊断和决策来降低上述故障对线路运行的影响。同时具备自诊断和决策功能的全自动运行车辆可以降低OCC人员的工作强度。自诊断和决策车辆至少要具备车车通讯和车辆级边缘计算能力。
车车通信是以列车自律为基础，以列车主动进路、列车自主防护为特征，将传统的车地两层分布式CBTC与车载网络控制、牵引和制动系统等高度融合，在安全、智能、高效方面有了明显提高，为线路间的互联互通提供了基础。而且，采用车－车通信架构，取消了轨旁的区域控制器ZC、计算机联锁CBI，增设了目标控制器OC，用于控制轨旁物理设备，轨旁设备配置明显减少，节约了建设成本和运营成本。
图8 车-车通信技术
车辆级边缘计算能力是让车辆具备在各类故障和应急场景下，具备独立操作的功能。通过建立场景模型，大数据的收集、计算、分析、科学制定自动驾驶车辆运行策略,在满足安全的前提下，降低各类故障对运营的影响。
5.2 系统深度融合
由于需要增加各类设备对全自动驾驶列车进行控制、检测，同时也增加了许多冗余的设备，如何安装和布置这些新增的设备成为全自动驾驶列车研发的难点。除了布置乘客座椅电气下箱来解决新增的设备之外，中车长客认为可以通过系统深度融合来精简设备的配置。系统深度融合是通过公用平台（例如TCMS），将各系统的信息和数据共享和处理，减少中间环节和设备，提高车载系统集成性和可靠性，增强列车网络控制能力，将车辆复杂系统的各种控制单元进行精简，形成高效系统平台。
图9 车辆监测和诊断
5.3 信息综合承载
目前传统车辆上，有多种信息传输通道,如Tetra数字集群，信号系统传输通道，车辆段库内WIFI等。传输车辆的不同信息，Tetra主要实现OCC客室广播，OCC与司机对讲，以及传输车辆关键故障信息；信号系统传输通道主要传输车载CBTC和中心ATS之间的信号，也包含一些车辆相关的状态信息，如车门紧急拉手，牵引制动等；车辆段库内WIFI，主要是车辆回库库传输车辆的故障数据，用于故障判断及分配维修任务。这么多通道，会引起传输上的干扰，为了避开信道干扰，对车载设备的安装有较高的空间要求，无人驾驶车辆设备多、空间有限，而且信息量远比有人驾驶时多，为了解决此问题，非常迫切寻求多业务综合承载网络解决方案，可以全面整合信息，减少干扰，提供高带宽、低延时、零丢包、强隔离的端到端数据传输网络。
中车长客最近项目上采用了 LTE综合承载系统，考虑了带宽问题，同时配置了无线WIFI系统。两条通道承载不同的业务，LTE系统主要承载CBTC业务，实现车载CBTC和中心ATS之间的数据交互；承载车辆MVB数据，使中心完全掌握车辆的运营状态；承载PIS系统业务，实现紧急文本的下发，紧急广播等；承载CCTV业务，实现紧急视频的主动推送，实现OCC与乘客的可视化紧急对讲。WIFI系统主要承载车辆维护数据，实现维护数据主要下载，便于维护人员维护；承载多媒体信息业务，给乘客带来实时的新闻娱乐播报。
图10 信息综合承载
这只是初期的解决方案，为了长远考虑，需在车上建立全面综合的通信以太网骨干网络，取消PIS内部以太网、车辆内部维护以太网、信号系统内部以太网和综合监控内部以太网，子系统终端设备全部通过网关挂载在骨干网上，从而实现系统之间的信息互通。
5.4 轻量化和新能源技术运用
由于全自动驾驶车辆加载了多种车载检测和控制设备和更多的信号线和电缆线，增加了车辆的自身重量，控制轴重成为全自动驾驶列车研发的主要挑战之一。采取轻量化和新材料的构件是减重的主要途径，例如通过采用全碳纤维车体，科技部下一代地铁列车的车重比以往同类型的地铁减重15%以上。
大部分地铁列车每天都要在线路上运行超过15个小时，所以绿色环保、节能减排一直是地铁列车未来的发展方向。中车长客在科技部下一代地铁列车通过综合采用永磁牵引电机以及高压直进空调技术，和电制动回收功能（每当列车制动的时候，就会有一部分电能回收到钛酸锂电池当中），使得列车比以往同类型地铁节能15%。
6、结语
中车长客在已有的全自动驾驶车辆的技术优势上，积极运用轻量化材料、新能能源技术和大数据、边缘计算等智能化技术，实现列车关键系统的实时诊断、预警及基于列车状态的高效运维技术；实现多信息共享的旅客服务信息主动推送技术，在人性化旅客信息服务方面创新。
同时，中车长客将不断探索和实践解决安全完整性等级配置、维修维护策略、车辆功能测试验证、全自动驾驶车辆的场景等难点，为业主提供更安全、更可靠、更环保节能的精品车辆。
