基于多感知融合的列车自动定位系统、方法、设备及介质与流程

本发明涉及列车自动定位技术，尤其是涉及一种基于多感知融合的列车自动定位系统、方法、设备及介质。

背景技术：

1、城市轨道交通列控技术的核心很大程度上取决于列车定位技术。通常情况下，想要进行列车控制，首先要对车辆的位置进行确定。在城市轨道交通甚至地面道路交通列车控制技术中，如何精确对车辆进行定位进而控制是列车控制技术的基础和核心。列车定位技术的发展也将影响整个列车控制技术的发展。

2、既有的列车定位系统大多采用两种方式：1)采用带有穿隧功能的gps；2)列车上的天线读取轨旁安装的信标实现精确的定位。限于信标为非连续安装，在两个信标之间采用编码里程计计算列车的位置进行定位。

3、对于方式1)当列车在长隧道内运行时定位误差超出列车控制的安全范围。对于方式2)安装的信标较多，工程量较大，且在两个信标之间的误差将会对列车控制的精确度产生影响。

4、基于既有定位系统的缺陷，因此如何来实现对列车进行连续和精确定位，从而适应城市轨道交通运行线路出现的复杂情况，成为需要解决的技术问题。

技术实现思路

1、本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于多感知融合的列车自动定位系统、方法、设备及介质。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

3、根据本发明的第一方面，提供了一种基于多感知融合的列车自动定位系统，该系统包括：

4、图像采集单元，用于实时采集列车周边运行环境的图像数据；

5、图像处理单元，与图像采集单元连接，用于对采集的图像数据进行处理并识别列车所在的位置；

6、次级感知单元，用于辅助探测列车位置；

7、多感知融合处理单元，分别与图像处理单元和次级感知单元连接，用于结合图像处理单元和次级感知单元的输出结果确定列车位置；

8、定位结果输出单元，与多感知融合处理单元连接，将多感知融合处理单元的定位结果进行输出。

9、作为优选的技术方案，所述图像采集单元安装在司机室顶部，其安装角度为水平偏下。

10、作为优选的技术方案，所述图像采集单元为ccd摄像机或夜间红外摄像机，通过视频同步分离芯片把图像信号传输到图像处理单元。

11、作为优选的技术方案，所述图像处理单元对列车运行环境中的要素特征数据进行提取和识别，并与存储的线路环境的要素特征数据进行对比，从而识别列车所在的位置。

12、作为优选的技术方案，所述次级感知单元在图像采集单元无法正常工作的情况下，作为图像采集单元的辅助，所述次级感知单元为雷达、电磁或激光传感器，或者上述传感器组成的阵列。

13、作为优选的技术方案，所述系统还包括分别与各单元连接的ups。

14、根据本发明的第二方面，提供了一种采用所述基于多感知融合的列车自动定位系统的定位方法，该方法包括以下步骤：

15、步骤s1，图像采集单元实时采集列车周边运行环境的图像数据；

16、步骤s2，图像处理单元通过对图像采集单元传送过来的图像数据进行图像处理，初步识别列车周边运行环境的特征因素变量；

17、步骤s3，图像处理单元将处理后的图像及运行环境的特征因素变量传给多感知融合处理单元，所述多感知融合处理单元确定是否有满足条件的特征因素变量，如果有满足条件的特征因素变量，则输出定位结果；如果没有满足条件的特征因素变量，执行步骤s4；

18、步骤s4，次级感知单元对相似区域确认是否有列车以及确认列车的大致位置，并在次级感知单元提供的列车大致范围内再次进行图像的识别处理；

19、步骤s5，多感知融合处理单元对次级感知单元传回的列车区域与图像处理单元传回的环境特征因素变量进行融合分析，若确定环境特征因素变量与图像处理单元识别的相关属性一致，执行步骤s6，否则返回步骤s1；

20、步骤s6，定位结果输出单元根据步骤s5确定的列车位置信息进行输出，并返回步骤s1。

21、作为优选的技术方案，所述图像处理单元对图像数据处理过程具体包括以下步骤：

22、步骤s101，对图像采集单元采集的图像数据进行灰度化处理；

23、步骤s102，对步骤s101处理后的图像数据进行噪声过滤；

24、步骤s103，对步骤s102过滤后的图像数据进行像素的灰度平均值计算，并将其计算结果作为判断列车运行环境的输入；

25、步骤s104，进行强弱光运行环境判断；

26、步骤s105，根据步骤s104中的判断，若为弱光环境，则使用算子2进行图像的二值化；若为强光环境，则使用算子1进行图像的二值化，其中算子1和算子2均为基于阈值和图像边缘检测的像分割算法，两者不同在于不同光照下阈值的取值不同；

27、步骤s106，将步骤s105得到的二值图进行形态学处理；

28、步骤s107，将步骤s106形态学处理后的二值图再进行区域填充；

29、步骤s108，对步骤s107得到的二值图进行轨道图像识别和特征提取；

30、步骤s109，将步骤s108处理后的图像与存储的轨道图像进行比较，筛选出特征变量在阈值范围内的区域位置信息。

31、作为优选的技术方案，所述步骤s104中的强弱光运行环境判断具体包括：

32、确定一个准确区分强弱光运行环境的阈值，并进行列车运行强弱光环境的判断。

33、作为优选的技术方案，所述s105中的二值化具体为：将灰度图中的像素点的灰度值取0或者255，从而使得原先的灰度图只有黑白两种颜色。

34、作为优选的技术方案，所述s106中的形态学处理具体为：对图像数据进行膨胀、腐蚀、开启和闭合这四种形态学的代数运算，以及对物体边缘信息的滤波处理。

35、作为优选的技术方案，所述s107中的区域填充具体为：将封闭的物体边缘内部进行填充，从而获得整个物体的信息。

36、作为优选的技术方案，所述多感知融合处理单元的具体处理过程如下：

37、步骤s201，图像处理单元识别到不安全因素的存在后，多感知融合处理单元从图像处理单元获得前方不安全因素的信息；

38、步骤s202，多感知融合处理单元从图像处理单元得到的前方不安全因素的位置信息计算出不安全因素相对列车行驶方向的角度信息；

39、步骤s203，多感知融合处理单元根据角度信息启动对应位置的次级感知单元，通过次级感知单元获得不安全因素的信息；

40、步骤s204，多感知融合处理单元根据次级感知单元传回不安全因素的信息，与图像处理单元的不安全因素进行比对，如果在同一位置且高度也超过了车辆限界要求，则确认不安全因素的存在，执行步骤s205；如果比对数据没有发现不安全因素，则返回步骤s201；

41、步骤s205，多感知融合处理单元根据次级感知单元传回的信息判断是否有碰撞风险，若为是，直接给车辆输出紧急制动命令，否则输出给司机相应的声光报警信息，提醒司机注意前方的危险点，若司机一直未采取制动，当判断出存在碰撞风险时，则自动对车辆实施紧急制动。

42、作为优选的技术方案，所述步骤s201中不安全因素的信息包括不安全因素的高度、距离、长度、位置、与列车的相对速度和相对加速度信息。

43、作为优选的技术方案，所述步骤s205中判断是否有碰撞风险过程考虑了车辆的保障制动率、制动命令的传输延时、车辆牵引的切除时间、紧急制动的施加时间、最大坡度下重力加速度因素，结合与不安全因素的相对速度和相对加速度信息，最终得到最坏情况下列车可能运行的距离。

44、根据本发明的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述的方法。

45、根据本发明的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现所述的方法。

46、与现有技术相比，本发明具有以下优点：

47、1)本发明能够适应城市轨道交通运行线路出现的复杂情况，根据线路实际情况，自动实现列车的定位，大大提高城市轨道交通运行安全；

48、2)本发明弥补现行atc系统探测的局限性，通过图像识别加上其他感知技术，完成对列车运行范围内的外部不安全因素的主动探测、识别、评估以便实现自动防护；

49、3)本发明进一步完善城市轨道交通系统对危害列车运行安全的突发事件处置手段，实现对城市轨道交通中紧急情况的快速反应，进一步满足城市轨道交通系统对安全运行的需求；

50、4)本发明提高了城市轨道交通运行中对侵入物等突发事件进行防护的自动化程度，将原来由列车司机人工对轨道侵入物等突发事件的防护升级为自动防护，提高了运营的自动化程度，降低列车司机的压力和司机瞭望过程中局限性以及操作中可能的人为失误；

51、5)本发明通过相关等级的报警信息，轨旁调度人员可以尽早知道轨道上的不安全因素，及时组织后续列车避开危险地段；

52、6)本发明轨旁维保人员接受到报警信息之后，可以及时组织排查相关危险地段，及时清除障碍物，确保行车安全。