一、引言
随着科技的进步，列车自动化运行的安全性越来越受到人们的关注。列车在运行过程中，为了避免与前方障碍物发生碰撞，需要一种有效的测距避障系统。近年来，激光传感器作为一种高精度、高可靠性的测距传感器，在汽车自动驾驶系统中得到了广泛应用。随着激光传感器技术的不断发展，其在列车运行安全性方面的应用也逐渐被人们认识到，本文旨在研究基于面（线）阵激光传感器的列车测距避障系统，以提高列车自动运行的安全性。
二、面阵激光传感器的工作原理
激光传感器利用激光高指向性、高单色性、能量集中的特性，通过测量激光发射后遇到障碍物反射回来的时间、频率差，计算出障碍物的距离和相对速度。而面阵激光雷达传感器进一步通过阵列激光收发器接收反射回波构显三维空间，从而对目标进行探测、跟踪和识别，测量结果具有高速、高精度、高可靠性和抗干扰能力强等优点，能够在复杂的环境中实现快速、准确的测量。
面阵激光雷达设备由激光发射、激光接收、光束控制和信息处理四个模块组成。激光发射模块产生激光束并通过光学模组将激光束发射出去；激光接收模块接收光学模组收集的回波信号，将其传输到光电探测器中转换为电信号；光束控制模块以设定的步进频率调整激光收发器的角度，覆盖相应的探测空间；信息处理模块对电信号进行处理和分析，最终得到目标物体的位置、速度、特征等信息。
面阵激光雷达具有以下特点：
高精度和分辨率：面阵激光传感器具有高精度和高分辨率的特点，能够实现远距离厘米级别的测量。这使得它在需要高精度测量的场合具有广泛的应用价值。
高速测量：面阵激光传感器能够实现高速测量，可以在短时间内完成大面积的扫描和测量。
远程测量：通过调整光学系统，面阵激光传感器可以实现远距离测量，测量范围可达数百米。
适应性强：面阵激光传感器适用于各种不同反射率的表面，能够适应不同材质和颜色的物体，能够不易被外界环境（如光照、温度等）所干扰。
可实现三维空间的测量：通过扫描被测物体，面阵激光传感器可以获取物体的三维形状和位置信息，实现三维测量。
三、面阵激光雷达应用到列车测距避障系统的需求研究
目前，面阵激光雷达技术已经在L3级别及以上的自动驾驶汽车上得到了广泛的应用。然而，在列车行车安全领域，对于前方路况的检查主要依赖于传统的轨道电路信号、地面应答器、视频监控以及人工瞭望等方式。尽管这些方式在一定程度上能够确保列车行驶的安全，但相对而言，列车在辅助安全行驶方面的研究还远远不足。因此，如何将先进的目标检测技术，如面阵激光雷达技术，有效地应用到列车行驶安全中，是一个值得持续深入研究和探索的重要课题。这不仅有助于提升列车行驶的安全性和可靠性，还能为未来的智能交通系统发展奠定坚实基础。
基于列车运行特点，列车辅助安全行驶设备应满足以下几点需求：
实时性要求高：列车行驶需要辅助安全系统能够在极短的时间内对周围环境进行准确感知和判断，以确保行车安全。因此，实时性是列车辅助安全行驶应用的关键特点之一。
精确度高：列车行驶过程中，任何一点小的偏差都可能导致严重的后果。因此，列车辅助安全行驶应用需要具备高度的精确性，能够准确识别前方的障碍物、判断轨道状况以及预测可能的危险。
稳定性高：列车运行环境复杂多变，包括不同的天气条件、轨道状况、信号干扰等。因此，列车辅助安全行驶应用需要具备良好的稳定性，能够在各种环境下保持正常运行，提供可靠的辅助安全功能。
智能程度高：随着人工智能技术的发展，列车辅助安全行驶应用正逐步实现智能化。通过深度学习、机器视觉等技术，系统能够自动识别前方的路况、判断潜在风险，并给出相应的预警或控制指令，从而大大提高列车的安全性能。
集成性强：列车辅助安全行驶应用需要与列车的其他系统（如控制系统、信号系统等）进行紧密集成，以实现信息的共享和协同工作。这有助于提高整个列车系统的安全性和效率。
综上所述，列车辅助安全行驶的应用具有实时性、精确性、稳定性、智能化和集成性等特点，这些特点共同构成了列车辅助安全行驶系统的核心要素。面阵激光雷达技术由于其自身特性，可以很好的满足上述要求。
四、应用面阵激光雷达技术的列车测距避障系统初步设计
考虑到列车在行驶过程中会产生震动，以及为了方便安装激光雷达，本设计决定使用IMU（惯性测量单元）传感器数据来辅助校正激光雷达的角度和位置数据。通过IMU传感器，我们能够更准确地获取激光雷达的实时姿态信息，确保激光雷达的稳定性和测量精度。这样的设计不仅简化了安装过程，还有效地提高了系统的可靠性和性能。
面阵激光雷达扫描得到的点云数据包括三维坐标和激光反射强度等信息，通过对这些数据处理可以快速构建起列车行驶前方的三维空间图像。
针对列车行车环境特点，对点云数据按照如下步骤进行处理：
1、对雷达扫描区域加以限定和划分
限定雷达扫描区域可以降低点云数据量，提高处理速度；对雷达扫描区域划分，不同区域按照不同点阵密度提取相应数据，这不仅有利于提高重点扫描区域内扫描点阵密度，还可以提高有效分辨率，捕捉到更多的环境细节和目标特征，增强识别准确性，同时降低数据处理量。限定和区域划分需要根据IMU数据以及前帧产生的预测区域按照限定和划分规则进行划分，规则的目标是在3D坐标系中，加强轨道及近轨道区域的采样率，降低远轨道区域的采样率，对于区域的定义主要是基于铁路运营业务的特点而定，所以此步骤主要以业务逻辑规则来划分区域。
2、去除点云数据噪点、按照划分区域降采样
按照过统计学算法、曲率估计等算法去除噪点，按照区域划分进行降采样、空间滤波，减少点云数据的冗余信息和噪声干扰。雷达采样过程中，可能会受到光照、天气等环境因素的干扰，此步骤主要是避免这些干扰而产生的突变点。
3、点云分割
通过点云分割将点云数据中的点按照其所属的不同对象或区域进行分类和分割。这个过程需要IMU数据和部分前帧数据的识别结果作为预测依据，同时运用基于三维几何和特征的方法对点云数据进行分割。针对列车运行环境特点，铁轨的识别与预测结果是本步骤的算法关键，准确的识别铁轨和计算运行速度可以快速准确的重建变化的三维空间，对于识别和跟踪其他目标有着重要作用。
4、目标检测
利用深度学习等方法来对分割后的点云数据进行目标检测和分类，通过前面的分割步骤，此时已对识别区域进行了分类，分类后的区域除铁轨区域外，其他区域采用基于支柱的数据表示，一方面，这种表示方法适于表达铁轨周边环境特征，另一方面可以简化表达方式，降低数据处理量。之后通过采用PointPillars检测方法，生成伪图像，并在伪图像上提取高维特征，再采用SSD（Single Shot MultiBox Detector）算法进行目标检测。本步骤在实现的时候需要考虑铁路运行环境，对于铁轨、邻车、运动目标、障碍物的定义可根据应用需求适当简化。
5、基于铁路工作环境的考虑
在算法的具体实现上，需要考虑铁路的具体应用，如工作种类：编组站调车机、城际列车、高铁、城市轨道交通等；工作环境：场站、高架线路、普速线路等等；这些都会直接影响算法的区域划分、目标分类、处理速度。当算法检测到目标，会根据铁路应用特点，判断并执行后续动作。
通过上述设计可以在一定距离和范围内准确检测到障碍物和预警事件，如人员、车辆的穿越等。当然受限于设备安装环境、计算强度、设备成本等因素，目前的工作环境设定为低速运行，其应用场景可以应用到机车速度较低的项目中，如编组站等。
五、结论
通过上述研究，我们可以看到面阵激光雷达在列车测距避障及自动驾驶领域有广泛的应用前景，其基于三维空间的目标检测能力和准确度要远优于当前的主流检测方法（如视频检测）。当然目前铁路部门应用激光雷达还有一些有待解决的问题，比如高速扫描获取远距离高分辨率数据的能力、点云数据计算处理能力、设备成本，这些问题都阻碍了面阵激光雷达在铁路行业的广泛应用。不过令人振奋的是，我们看到近两年激光雷达技术不断进步，特别是固态激光雷达技术的发展，还有半导体技术的迅猛发展，都给激光雷达在铁路行业的广泛应用带来了广阔的前景。
参考文献
[1] 基于ROS平台的激光雷达Slam-GMapping的重定位方法研究 [J]， 胡晓强 ，刘汉忠 ，贾良冠， 《现代信息科技》 ， 2019,第012期
