施福根

（中鐵第四勘察設(shè)計(jì)院集團(tuán)有限公司 線路站場(chǎng)設(shè)計(jì)研究院，湖北 武漢 430063)

鐵路客運(yùn)站人流、物流、車流錯(cuò)綜交織，室內(nèi)場(chǎng)所結(jié)構(gòu)復(fù)雜，設(shè)施設(shè)備眾多，安全隱患較大，利用先進(jìn)技術(shù)手段加強(qiáng)鐵路客運(yùn)站的安全管理意義重大。與既有傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)相比，5G網(wǎng)絡(luò)因其高頻段、大帶寬、高密基站等特點(diǎn)，不僅自身具備定位的能力，還可與藍(lán)牙、無(wú)線通信技術(shù)(Wi-Fi)、同步定位與建圖(SLAM)、無(wú)載波通信(UWB)等定位技術(shù)相融合，實(shí)現(xiàn)多層次融合的高精度室內(nèi)定位。5G高精度融合定位技術(shù)能顯著提升鐵路客運(yùn)站安全監(jiān)管的實(shí)時(shí)性、精準(zhǔn)性、智能性，有助于推動(dòng)智慧車站的建設(shè)。

1 鐵路客運(yùn)站安全監(jiān)管需求分析

鐵路客運(yùn)站安全監(jiān)管是指為了保證車站站內(nèi)人員及設(shè)備安全，對(duì)有安全隱患的人、物的狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，有效預(yù)防事故發(fā)生，在事故發(fā)生后及時(shí)進(jìn)行干預(yù)，從而將鐵路客運(yùn)站損失降至最低的技術(shù)作業(yè)和管理手段的集合。鐵路客運(yùn)站安全監(jiān)管的需求如下。

（1）人員安全監(jiān)管。鐵路客運(yùn)站屬于封閉場(chǎng)所，為了及時(shí)上下車，旅客極易在安檢、候車區(qū)、檢票、站臺(tái)、進(jìn)出站口等地點(diǎn)發(fā)生聚集擁擠，有可能因不小心侵入安全線、踏足危險(xiǎn)區(qū)域而發(fā)生意外事故。車站工作人員需要橫穿站場(chǎng)，往返于多個(gè)股道，進(jìn)行列車上水吸污、車底檢修、行包貨物裝卸、防溜作業(yè)等危險(xiǎn)系數(shù)較高的作業(yè)，容易因列車突然運(yùn)行、設(shè)施設(shè)備狀態(tài)突變，發(fā)生人身安全事故。因此，有必要對(duì)旅客及工作人員進(jìn)入高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域時(shí)的走行路徑、行動(dòng)過(guò)程進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)管和安全預(yù)警，當(dāng)意外事故發(fā)生時(shí)，能高精度定位并及時(shí)救援。

（2）設(shè)施設(shè)備安全監(jiān)管。鐵路客運(yùn)站站房設(shè)有大量電梯、自動(dòng)售票機(jī)、檢票閘機(jī)、安全門、物品寄存箱等自動(dòng)化服務(wù)設(shè)備，站場(chǎng)設(shè)有上水吸污、檢修、防溜等設(shè)施，監(jiān)測(cè)各種設(shè)施設(shè)備的工作狀態(tài)確保其正常性是維持站內(nèi)安全秩序的關(guān)鍵。此外，穿梭于站臺(tái)的各種作業(yè)車輛及移動(dòng)小機(jī)具、小推車等，需要按照相關(guān)規(guī)定進(jìn)行擺放和行駛，其走行路線及作業(yè)狀態(tài)也需進(jìn)行實(shí)時(shí)定位及監(jiān)管。

（3）安全狀況預(yù)判預(yù)警。在監(jiān)管過(guò)程中，需要獲取站內(nèi)不同區(qū)域人流密度，預(yù)測(cè)各種人員及移動(dòng)設(shè)備走行路線，預(yù)估各類設(shè)施設(shè)備狀態(tài)發(fā)展趨勢(shì)等，結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)動(dòng)態(tài)變化情況，依據(jù)科學(xué)評(píng)判準(zhǔn)則，快速預(yù)判、識(shí)別人員或設(shè)備周圍的安全隱患及危險(xiǎn)事故，并提供分級(jí)、分類的預(yù)警方案和應(yīng)急措施消除或控制安全風(fēng)險(xiǎn)在可接受范圍內(nèi)。

目前，大多數(shù)鐵路客運(yùn)站的安全監(jiān)管工作存在監(jiān)控信息精準(zhǔn)度缺乏、監(jiān)管手段智能化程度低、預(yù)判科學(xué)客觀性不足等問(wèn)題，表現(xiàn)為[1]：客流和危險(xiǎn)區(qū)域監(jiān)管仍采用視頻監(jiān)控及錄像調(diào)閱的方式，專職人員隨時(shí)關(guān)注若干監(jiān)控屏，憑經(jīng)驗(yàn)預(yù)判客流擁擠度并控制風(fēng)險(xiǎn)；高風(fēng)險(xiǎn)作業(yè)人員的工作路徑及作業(yè)過(guò)程主要通過(guò)隨身攜帶的記錄儀進(jìn)行記錄，缺乏實(shí)時(shí)過(guò)程監(jiān)管手段，不利于及時(shí)發(fā)現(xiàn)并排除危險(xiǎn)；雖然室內(nèi)照明、電子通告系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)，仍有部分設(shè)施設(shè)備如上水吸污等設(shè)備監(jiān)管需要人工現(xiàn)場(chǎng)巡檢，并手工填寫(xiě)巡檢記錄本，效率低下。因此，基于5G高精度融合定位技術(shù)，結(jié)合大數(shù)據(jù)挖掘、電子地圖、深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，開(kāi)發(fā)定位精準(zhǔn)、傳輸及時(shí)、預(yù)判科學(xué)的鐵路客運(yùn)站安全監(jiān)管系統(tǒng)具有重要意義。

2 高精度5G融合定位技術(shù)特點(diǎn)及選用分析

鐵路客運(yùn)站通常設(shè)計(jì)成多層立體建筑結(jié)構(gòu)，站內(nèi)遮蔽物較多，衛(wèi)星(北斗、GPS)信號(hào)衰減難以實(shí)現(xiàn)室內(nèi)高精度定位。Wi-Fi、UWB等微定位技術(shù)可有限地彌補(bǔ)衛(wèi)星定位的不足，但部署成本高、覆蓋范圍小，且技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)各異，難以形成融合定位網(wǎng)絡(luò)。5G支持多種無(wú)線制式的接入，并能夠?qū)o(wú)線接入點(diǎn)進(jìn)行系統(tǒng)控制，為融合Wi-Fi、蜂窩通訊(NR)等微定位技術(shù)提供了基礎(chǔ)條件，可以建立具有互補(bǔ)和誤差矯正的高精度異構(gòu)定位系統(tǒng)[2]。目前，常用的5G融合定位技術(shù)對(duì)比如表1所示。

表1 5G融合定位技術(shù)對(duì)比Tab.1 Comparison between 5G fusion positioning technologies

綜合考慮部署成本、定位精度等條件，5G NR定位方案的精度難以滿足后續(xù)軌跡預(yù)測(cè)計(jì)算、安全距離計(jì)算的要求；5G+UWB部署成本過(guò)高；5G+SLAM技術(shù)仍在發(fā)展之中；5G+藍(lán)牙是智能手機(jī)標(biāo)配硬件設(shè)備，因而本系統(tǒng)中對(duì)人員的定位采用5G+藍(lán)牙定位方式，旅客掃碼進(jìn)站后及作業(yè)人員進(jìn)行危險(xiǎn)作業(yè)前開(kāi)啟手機(jī)藍(lán)牙設(shè)備或定制藍(lán)牙設(shè)備，便于系統(tǒng)對(duì)其進(jìn)行定位。防溜設(shè)備等移動(dòng)器具定位精度要求較高，因而在該類設(shè)備上部署Wi-Fi信號(hào)接收單元，利用5G+Wi-Fi定位方式對(duì)其進(jìn)行高精度定位，并與慣性導(dǎo)航技術(shù)融合改善信號(hào)衰減問(wèn)題。

3 基于5G高精度融合定位的鐵路客運(yùn)站安全監(jiān)管系統(tǒng)設(shè)計(jì)

3.1 系統(tǒng)目標(biāo)

基于5G高精度定位技術(shù)，實(shí)時(shí)對(duì)站內(nèi)旅客、危險(xiǎn)作業(yè)人員、存在危險(xiǎn)隱患的設(shè)施設(shè)備精準(zhǔn)定位，輔以電子圍欄技術(shù)和站內(nèi)電子地圖，利用5G技術(shù)強(qiáng)大解算能力和信息傳輸能力，可以實(shí)現(xiàn)站內(nèi)不同通道人流密度計(jì)算、行人走行路徑預(yù)測(cè)、設(shè)備工作狀態(tài)精準(zhǔn)把控、實(shí)時(shí)距離計(jì)算等功能。

3.2 系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計(jì)

鐵路客運(yùn)站安全監(jiān)管系統(tǒng)包含終端層、應(yīng)用層、服務(wù)層、數(shù)據(jù)層和物理感知層。系統(tǒng)總體架構(gòu)如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)總體架構(gòu)Fig.1 Overall system architecture

（1）終端層。終端層包含接收應(yīng)用層發(fā)布指令并進(jìn)行顯示的各種終端設(shè)備。鐵路客運(yùn)站管理中心屏幕顯示全站狀態(tài)及人員、設(shè)備位置，管理人員PC端接收各自管轄區(qū)域內(nèi)人流密度、設(shè)備狀態(tài)等數(shù)字化信息及站內(nèi)安全預(yù)警信息，在站人員通過(guò)手機(jī)APP獲取客運(yùn)站地圖、不同區(qū)域人流密度及在站位置等信息，同時(shí)APP能接受系統(tǒng)發(fā)送的安全預(yù)警信息。

（2）應(yīng)用層。應(yīng)用層基于服務(wù)層提供的各類底層服務(wù)，對(duì)終端層界面接受的業(yè)務(wù)請(qǐng)求提供支持、受理和反饋。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、電子圍欄技術(shù)等，對(duì)數(shù)據(jù)層數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，實(shí)現(xiàn)區(qū)域內(nèi)人流密度計(jì)算、走行路徑預(yù)測(cè)、人員和設(shè)備安全預(yù)警、客流等多項(xiàng)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析和事故應(yīng)急管理等功能。

（3）服務(wù)層。服務(wù)層為內(nèi)部應(yīng)用開(kāi)發(fā)的底層服務(wù)，供上層應(yīng)用的研發(fā)使用。各應(yīng)用通過(guò)調(diào)用數(shù)據(jù)分析位置服務(wù)、可視化鏈路服務(wù)、時(shí)鐘服務(wù)、數(shù)據(jù)分析記錄服務(wù)、安全預(yù)警等基礎(chǔ)服務(wù)進(jìn)行上層應(yīng)用系統(tǒng)開(kāi)發(fā)。

（4）數(shù)據(jù)層。數(shù)據(jù)層提供安全監(jiān)管系統(tǒng)所需數(shù)據(jù)資源。對(duì)于感知層傳遞的各類數(shù)據(jù)信息，利用5G+Wi-Fi定位技術(shù)、5G+藍(lán)牙定位技術(shù)、慣性導(dǎo)航定位技術(shù)并采用卡爾曼濾波算法[3]、貝葉斯融合算法[4]來(lái)獲取站內(nèi)人員、移動(dòng)設(shè)備5G高精度定位數(shù)據(jù)。系統(tǒng)通過(guò)外部數(shù)據(jù)接口接收其他系統(tǒng)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)。外部數(shù)據(jù)包括鐵路客運(yùn)站視頻監(jiān)控系統(tǒng)提供的視頻數(shù)據(jù)，鐵路客運(yùn)站生產(chǎn)系統(tǒng)提供的站內(nèi)上水、行包裝卸等作業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)和進(jìn)出站列車數(shù)據(jù)，安檢系統(tǒng)、閘機(jī)系統(tǒng)、電梯系統(tǒng)、自動(dòng)售票機(jī)提供的各類設(shè)備數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)采用5G通信網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)信息實(shí)時(shí)高效傳輸。此外系統(tǒng)自建站內(nèi)電子地圖數(shù)據(jù)，并通過(guò)各類設(shè)備采集站內(nèi)通信網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。

（5）物理感知層。主要包括各種定位系統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)置、芯片、傳感器等，對(duì)5G高精度定位所需信息和各類設(shè)備信息進(jìn)行采集，便于后續(xù)解算定位坐標(biāo)、判定設(shè)備設(shè)施狀態(tài)。感知層利用5G技術(shù)將信息傳遞到數(shù)據(jù)層，提高信息傳輸速率，使系統(tǒng)能實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)管的目標(biāo)。

3.3 功能模塊設(shè)計(jì)

（1）實(shí)時(shí)定位圖形化揭示模塊。該模塊將旅客、危險(xiǎn)作業(yè)人員、安全隱患設(shè)備實(shí)時(shí)定位坐標(biāo)進(jìn)行圖形化揭示，從而對(duì)全站情況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)管。

（2）區(qū)域內(nèi)人流密度計(jì)算模塊。該模塊對(duì)站內(nèi)不同區(qū)域人流密度進(jìn)行計(jì)算，對(duì)全站有安全隱患區(qū)域進(jìn)行監(jiān)管。系統(tǒng)內(nèi)將鐵路客運(yùn)站劃分為若干個(gè)區(qū)域，并預(yù)先設(shè)定人流密度閾值。將獲取到的人員坐標(biāo)與室內(nèi)地圖進(jìn)行匹配，進(jìn)而計(jì)算不同區(qū)域內(nèi)的人流密度。

（3）走行路徑預(yù)測(cè)模塊。該模塊對(duì)旅客、作業(yè)人員、裝卸車等移動(dòng)設(shè)備路徑進(jìn)行預(yù)測(cè)。根據(jù)旅客、作業(yè)人員、移動(dòng)設(shè)備歷史走行數(shù)據(jù)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法對(duì)移動(dòng)對(duì)象路線進(jìn)行預(yù)測(cè)。

（4）旅客安全預(yù)警模塊。該模塊對(duì)旅客安全進(jìn)行預(yù)警，根據(jù)人流密度閾值和實(shí)時(shí)不同區(qū)域人流密度，若某一區(qū)域內(nèi)人流密度超過(guò)閾值，系統(tǒng)向監(jiān)管人員發(fā)送預(yù)警以便立即干預(yù)。對(duì)于站內(nèi)許多危險(xiǎn)區(qū)域，通過(guò)旅客路線預(yù)測(cè)，一旦旅客即將進(jìn)入危險(xiǎn)區(qū)域，系統(tǒng)向旅客手機(jī)終端APP推送安全預(yù)警信息。

（5）危險(xiǎn)作業(yè)人員安全預(yù)警模塊。該模塊主要對(duì)正在進(jìn)行上水吸污、行包裝卸、防溜等危險(xiǎn)作業(yè)人員安全進(jìn)行預(yù)警。系統(tǒng)首先獲取作業(yè)人員定位坐標(biāo)并進(jìn)行路線預(yù)測(cè)，然后獲取列車進(jìn)出站信息。若列車進(jìn)出站時(shí)股道仍有作業(yè)人員作業(yè)，系統(tǒng)向作業(yè)人員智能終端發(fā)送警報(bào)提醒。

（6）設(shè)備安全預(yù)警模塊。該模塊對(duì)防溜器具、行包裝卸車、電梯等設(shè)備進(jìn)行安全監(jiān)管。通過(guò)定位可以獲取防溜器具精確在軌狀態(tài)、行包裝卸車走行路線，通過(guò)數(shù)據(jù)接口獲取站內(nèi)各類設(shè)備狀態(tài)信息。若防溜器具不在正確位置，或行包裝卸車偏離路線，或系統(tǒng)接收設(shè)備故障信息，則向管理人員PC端及作業(yè)人員智能終端發(fā)送安全警報(bào)，此外將故障附近區(qū)域作為站內(nèi)動(dòng)態(tài)危險(xiǎn)區(qū)域，防止維修人員以外的其他人員進(jìn)入。

（7）數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析模塊。該模塊對(duì)獲取到的設(shè)備、人員信息進(jìn)行存儲(chǔ)、統(tǒng)計(jì)、分析，從而將設(shè)備取出、使用、放回整個(gè)過(guò)程與作業(yè)人員進(jìn)行匹配，將設(shè)備的使用責(zé)任落實(shí)到個(gè)人，并實(shí)現(xiàn)設(shè)備全周期管理，提升站內(nèi)管理效率。

（8）事故應(yīng)急管理模塊。該模塊對(duì)站內(nèi)事故進(jìn)行處理，當(dāng)發(fā)生區(qū)域內(nèi)人流密度超過(guò)閾值、人員進(jìn)入危險(xiǎn)區(qū)域、列車進(jìn)出站時(shí)股道有人員作業(yè)、設(shè)備設(shè)施發(fā)生故障等事故時(shí)，系統(tǒng)發(fā)出危險(xiǎn)警報(bào)，管理人員可通過(guò)PC端調(diào)用視頻數(shù)據(jù)確定事故類型，線上下達(dá)應(yīng)急救援指令。

3.4 系統(tǒng)功能實(shí)現(xiàn)

整個(gè)安全監(jiān)管系統(tǒng)的建設(shè)主要分為3個(gè)階段：①第一個(gè)階段是物理感知層的建設(shè)。通過(guò)在車站架構(gòu)Wi-Fi信號(hào)發(fā)送基站、藍(lán)牙信號(hào)發(fā)射基站，調(diào)整5G網(wǎng)絡(luò)信號(hào)精度和覆蓋程度，開(kāi)發(fā)信號(hào)定位APP軟件，布設(shè)定位感知層。同時(shí)，在關(guān)鍵地點(diǎn)和移動(dòng)設(shè)備上布置傳感器，實(shí)現(xiàn)輔助定位及狀態(tài)感知。②第二個(gè)階段是數(shù)據(jù)層的建設(shè)。建立站內(nèi)電子地圖數(shù)據(jù)庫(kù)，存儲(chǔ)和展示各種定位、路線信息。開(kāi)發(fā)視頻監(jiān)控系統(tǒng)、客運(yùn)站生產(chǎn)系統(tǒng)、安檢系統(tǒng)、閘機(jī)系統(tǒng)等的數(shù)據(jù)接口，實(shí)現(xiàn)外部監(jiān)管數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)傳輸和采集。③第三個(gè)階段是應(yīng)用功能層的建設(shè)。在前面2個(gè)階段的基礎(chǔ)上，利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、智能優(yōu)化等技術(shù)開(kāi)發(fā)站內(nèi)不同區(qū)域人流密度測(cè)算、移動(dòng)人員路線預(yù)測(cè)等多個(gè)應(yīng)用模塊。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提取站內(nèi)定位數(shù)據(jù)特征信息，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)全站客流量、作業(yè)人員工作情況、設(shè)備使用情況等指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，提升站內(nèi)安全監(jiān)管效率。在第三階段建設(shè)中，“目標(biāo)實(shí)時(shí)定位圖形化揭示功能”和“移動(dòng)目標(biāo)軌跡預(yù)測(cè)功能”是核心功能，其實(shí)現(xiàn)方案重點(diǎn)介紹如下。

3.4.1 目標(biāo)實(shí)時(shí)定位圖形化揭示

定位坐標(biāo)需確保其合理性才能進(jìn)行正確的圖形化揭示，但定位技術(shù)可能存在一定的誤差，可能生成不合理的移動(dòng)路徑，如穿墻、懸空等[5]，一旦發(fā)生此類情況會(huì)導(dǎo)致安全監(jiān)管系統(tǒng)失效。本系統(tǒng)自建站內(nèi)電子地圖以便直接調(diào)用，因而可以研究基于地圖的擬合技術(shù)，根據(jù)目標(biāo)所處環(huán)境的地圖，對(duì)定位結(jié)果進(jìn)行校正。研究高精度定位與地圖匹配融合技術(shù)可以去除不合理的定位結(jié)果，從而提高結(jié)果的可用性；并根據(jù)站內(nèi)通道與定位坐標(biāo)匹配，生成走行路徑，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)“目標(biāo)實(shí)時(shí)定位圖形化揭示功能”。

本系統(tǒng)中擬利用基于5G+Wi-Fi定位與地圖匹配融合的算法來(lái)對(duì)定位坐標(biāo)進(jìn)行校驗(yàn)[6]。其原理為：利用鐵路客運(yùn)站內(nèi)移動(dòng)目標(biāo)經(jīng)5G+Wi-Fi定位系統(tǒng)獲得的坐標(biāo)或軌跡形成待匹配樣本，再將其坐標(biāo)或其運(yùn)動(dòng)軌跡周圍在站內(nèi)的所有可供行動(dòng)的道路位置的坐標(biāo)作為參考樣本，將該參考樣本與待匹配樣本進(jìn)行對(duì)比，輸出相似度最高的參考樣本，最后結(jié)合校正系統(tǒng)及匹配結(jié)果輸出最終目標(biāo)定位坐標(biāo)。目標(biāo)實(shí)時(shí)定位算法流程如圖2所示。

圖2 目標(biāo)實(shí)時(shí)定位算法流程Fig.2 Flow chart of real-time target positioning algorithm

（1）獲取5G+Wi-Fi定位數(shù)據(jù)。假設(shè)站內(nèi)設(shè)置4個(gè)5G+Wi-Fi節(jié)點(diǎn)。每層均勻設(shè)定若干個(gè)參考點(diǎn)，共計(jì)d個(gè)，第i個(gè)參考點(diǎn)接收的信號(hào)強(qiáng)度矢量記為RSSi= [RSSi1，RSSi2，RSSi3，RSSi4]。計(jì)算目標(biāo)信號(hào)強(qiáng)度矢量RSSx= [RSSx1，RSSx2，RSSx3，RSSx4]T，以及所有參考點(diǎn)與目標(biāo)信號(hào)強(qiáng)度矢量的歐幾里得距離。

式中：i為參考點(diǎn)序號(hào)；x為移動(dòng)對(duì)象；D(RSSi，RSSx)為i參考點(diǎn)與移動(dòng)對(duì)象的歐幾里得距離；k為5G+Wi-Fi節(jié)點(diǎn)；RSSxk為節(jié)點(diǎn)感應(yīng)到移動(dòng)對(duì)象的信號(hào)強(qiáng)度；RSSik為節(jié)點(diǎn)感應(yīng)到參考點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度。

計(jì)算最小歐幾里得距離，匹配者確定移動(dòng)對(duì)象坐標(biāo)

式中：Ix為移動(dòng)對(duì)象x與所有參考點(diǎn)的最小歐幾里得距離。

（2）確定誤差區(qū)域。選擇水平方向橢圓誤差模型，假設(shè)定位系統(tǒng)方差、協(xié)方差矩陣模型為

式中：σx為正東方向測(cè)量誤差標(biāo)準(zhǔn)值；σy為正北方向測(cè)量誤差標(biāo)準(zhǔn)值；σxy和σyx表示協(xié)方差。

橢圓誤差區(qū)域計(jì)算公式為

式中：α為長(zhǎng)半軸；b為短半軸；φ為a與正北方向夾角；為單位權(quán)值后驗(yàn)誤差，通過(guò)改變誤差區(qū)域單位權(quán)值的后驗(yàn)誤差來(lái)改變誤差區(qū)域大小。

（3）搜索最優(yōu)匹配路段。①目標(biāo)坐標(biāo)與候選匹配路段間投影的距離；②目標(biāo)運(yùn)動(dòng)方向與候選匹配路段的夾角；③候選匹配路段與前一條最優(yōu)匹配路段間的拓?fù)潢P(guān)系；④各候選路段的匹配概率。

（4）確定最佳匹配定位坐標(biāo)。假設(shè)系統(tǒng)接收移動(dòng)對(duì)象實(shí)時(shí)定位坐標(biāo)為(x，y)，匹配路段L上某一匹配點(diǎn)坐標(biāo)為(xi，yi)，兩點(diǎn)之間距離Δd=最小時(shí)，對(duì)應(yīng)匹配點(diǎn)坐標(biāo)即為最佳匹配定位坐標(biāo)。

3.4.2 移動(dòng)目標(biāo)軌跡預(yù)測(cè)

監(jiān)管系統(tǒng)首先存儲(chǔ)車站內(nèi)的所有危險(xiǎn)區(qū)域，然后獲取移動(dòng)目標(biāo)在站精準(zhǔn)定位后，預(yù)測(cè)其走行路線，當(dāng)判斷其可能進(jìn)入危險(xiǎn)區(qū)域前及時(shí)發(fā)送安全警報(bào)，從而實(shí)現(xiàn)安全預(yù)警的目標(biāo)。基于移動(dòng)對(duì)象行為的軌跡預(yù)測(cè)模型眾多，如卡爾曼濾波器、隱馬爾可夫模型、高斯過(guò)程回歸模型等[7]。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，具有良好的自學(xué)習(xí)能力，因而本系統(tǒng)采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法建立軌跡預(yù)測(cè)模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)大量的模擬神經(jīng)元組成一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，通過(guò)訓(xùn)練神經(jīng)元之間的權(quán)重來(lái)實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力[8]。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的基本原理為：采用三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包含輸入層、隱藏層與輸出層，相鄰兩層之間以全連接的形式連接，輸入層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)取決于用于訓(xùn)練模型所需要的特征個(gè)數(shù)，隱藏層神經(jīng)元個(gè)數(shù)則根據(jù)具體實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整，輸出層的神經(jīng)元代表預(yù)測(cè)所需的數(shù)據(jù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練原理圖如圖3所示。

圖3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練原理圖Fig.3 Schematic diagram of neural network training

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型利用移動(dòng)對(duì)象的歷史軌跡數(shù)據(jù)作為測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練[9]，學(xué)習(xí)移動(dòng)對(duì)象的走行運(yùn)動(dòng)學(xué)特征并進(jìn)行軌跡預(yù)測(cè)。利用手機(jī)自帶傳感器解算獲得實(shí)時(shí)速度與方向角，并利用單節(jié)點(diǎn)步長(zhǎng)估計(jì)算法[10]估算步長(zhǎng)，得到步頻；將步長(zhǎng)、步頻、方向角作為輸入神經(jīng)元，經(jīng)度差、緯度差作為輸出神經(jīng)元，設(shè)定合適的隱藏層神經(jīng)元個(gè)數(shù)、學(xué)習(xí)率和誤差閾值，采用合適的函數(shù)激活神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程，得到估計(jì)經(jīng)緯度差；計(jì)算實(shí)際經(jīng)緯度差與估計(jì)經(jīng)緯度差間的誤差，若誤差大于預(yù)先設(shè)定閾值，利用該誤差對(duì)輸入層和隱藏層間的權(quán)值、隱藏層和輸入層間的權(quán)值進(jìn)行更新，多次迭代后，得到可靠的預(yù)測(cè)模型，利用該模型可以實(shí)現(xiàn)移動(dòng)目標(biāo)軌跡預(yù)測(cè)。移動(dòng)目標(biāo)軌跡預(yù)測(cè)流程如圖4所示。

圖4 移動(dòng)目標(biāo)軌跡預(yù)測(cè)流程Fig.4 Flow chart of trajectory prediction of moving target

4 實(shí)例應(yīng)用

以成都東站為例進(jìn)行應(yīng)用方案設(shè)計(jì)。成都東站共有3層結(jié)構(gòu)，由上至下分別為出發(fā)層、站臺(tái)層和到達(dá)層。出發(fā)層設(shè)有售票口、安檢口、進(jìn)站口、候車廳功能空間，設(shè)有安檢機(jī)、自動(dòng)售票機(jī)、進(jìn)站閘機(jī)等設(shè)備。站臺(tái)層設(shè)站臺(tái)、股道、上水吸污等設(shè)施設(shè)備。到達(dá)層主要用于出站，設(shè)有出站通道、出站閘機(jī)等設(shè)施設(shè)備。層與層之間設(shè)有自助扶梯、樓梯、電梯進(jìn)行銜接。成都東站平面示意圖如圖5所示。

依據(jù)成都東站實(shí)際結(jié)構(gòu)，考慮信號(hào)覆蓋范圍均衡性，在出發(fā)層進(jìn)站口和樓梯處、站臺(tái)層進(jìn)站口及到達(dá)層樓梯處布設(shè)藍(lán)牙信號(hào)發(fā)射基站(圖5中綠圈處)，在站臺(tái)層基本站臺(tái)和中間站臺(tái)的兩端布設(shè)Wi-Fi信號(hào)發(fā)送基站(圖5中紅圈處)。

圖5 成都東站平面示意圖Fig.5 Plan of Chengdu East Railway Station

旅客進(jìn)站、上車時(shí)APP將推送藍(lán)牙開(kāi)啟提醒，旅客一鍵開(kāi)啟手機(jī)藍(lán)牙，對(duì)于手機(jī)沒(méi)有藍(lán)牙功能或沒(méi)有手機(jī)的老人、兒童，工作人員配發(fā)唯一編號(hào)的藍(lán)牙定位胸牌，并與旅客信息綁定。旅客進(jìn)站后可通過(guò)APP查看室內(nèi)地圖及當(dāng)前在站位置，也可通過(guò)旅客信息查閱同行旅客當(dāng)前位置。若旅客即將進(jìn)入危險(xiǎn)區(qū)域系統(tǒng)通過(guò)推送APP、定位胸牌發(fā)出警告信號(hào)提示旅客?？紤]到當(dāng)前成本、設(shè)施設(shè)備水平等因素，目前該系統(tǒng)只對(duì)成都東站全站范圍進(jìn)行監(jiān)管。具體流程為在進(jìn)站口給進(jìn)站旅客配發(fā)胸牌、上車前回收胸牌；出站旅客出車門后即配發(fā)胸牌，出站后回收胸牌；換乘旅客亦如此。該系統(tǒng)推廣后，可在全路任意車站進(jìn)站前配發(fā)胸牌，并在出站時(shí)進(jìn)行回收，胸牌在全路所有車站循環(huán)使用，從而對(duì)旅客整個(gè)旅行過(guò)程進(jìn)行監(jiān)管。作業(yè)人員進(jìn)站工作前統(tǒng)一佩戴專屬藍(lán)牙定位腕表，在進(jìn)入股道進(jìn)行上水、吸污、行包裝卸等危險(xiǎn)作業(yè)時(shí)，若有列車進(jìn)出站，腕表發(fā)送警報(bào)，提示作業(yè)人員盡快離開(kāi)。

站內(nèi)防溜器具、作業(yè)車輛、移動(dòng)小機(jī)具等移動(dòng)設(shè)備部署Wi-Fi信號(hào)接收模塊，對(duì)其從取出、工作、放回整個(gè)過(guò)程進(jìn)行定位。對(duì)于電梯、自動(dòng)售票機(jī)、檢票閘機(jī)、安全門、物品寄存箱等固定設(shè)備，其本身具有故障響應(yīng)模塊，監(jiān)管系統(tǒng)調(diào)用安檢系統(tǒng)、閘機(jī)系統(tǒng)、電梯系統(tǒng)等的信息，可對(duì)該類固定設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)管。

若某一時(shí)刻定位信號(hào)不穩(wěn)定，導(dǎo)致定位信息丟失，系統(tǒng)利用對(duì)象歷史移動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行短距離定位預(yù)測(cè)，保持移動(dòng)對(duì)象定位路線的連續(xù)性，待信號(hào)穩(wěn)定后系統(tǒng)重新開(kāi)始定位。

通過(guò)5G信道將旅客、作業(yè)人員、設(shè)備信息傳輸至成都東站管理者電腦終端。系統(tǒng)利用定位數(shù)據(jù)，在云計(jì)算、電子圍欄等技術(shù)的加持下，實(shí)現(xiàn)圖形化揭示、人流密度計(jì)算、軌跡預(yù)測(cè)、安全警報(bào)等功能。管理者可獲取站內(nèi)不同區(qū)域人流密度、危險(xiǎn)區(qū)域范圍、人員走行路徑等各類信息。當(dāng)發(fā)生區(qū)域人流密度超過(guò)閾值、人員即將進(jìn)入危險(xiǎn)區(qū)域、設(shè)備設(shè)施故障、流線交叉等情況，設(shè)備自動(dòng)向目標(biāo)用戶發(fā)送警報(bào)。當(dāng)管理者發(fā)現(xiàn)異常時(shí)，也可自主調(diào)用視頻信息及旅客信息，采取語(yǔ)音對(duì)接提醒、下達(dá)命令、停用設(shè)備等措施動(dòng)態(tài)管理。

系統(tǒng)自動(dòng)存儲(chǔ)全站信息，便于后續(xù)進(jìn)行人員、設(shè)備統(tǒng)計(jì)分析、事故等級(jí)分類、設(shè)備狀態(tài)預(yù)判、生成事故應(yīng)急預(yù)案等工作。該方案可提升成都東站安全監(jiān)管效率和水平。

5 結(jié)束語(yǔ)

鐵路客運(yùn)站的智能化建設(shè)日新月異，結(jié)合鐵路客運(yùn)站安全監(jiān)管工作的需求及薄弱環(huán)節(jié)，提出基于5G高精度融合定位技術(shù)的集應(yīng)用、服務(wù)、數(shù)據(jù)、物理感知、外部系統(tǒng)接口等多層次系統(tǒng)架構(gòu)及業(yè)務(wù)功能模塊設(shè)計(jì)，設(shè)計(jì)了基于5G+Wi-Fi定位與地圖匹配融合的實(shí)時(shí)定位圖形化揭示功能實(shí)現(xiàn)方案、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法訓(xùn)練的移動(dòng)目標(biāo)軌跡預(yù)測(cè)功能實(shí)現(xiàn)方案，并結(jié)合成都東站實(shí)際情況進(jìn)行應(yīng)用設(shè)計(jì)。研究有助于提高鐵路客運(yùn)站安全監(jiān)管的精準(zhǔn)化、科學(xué)化、智能化水平，增強(qiáng)安全保障能力和應(yīng)急處理效率，為未來(lái)進(jìn)一步拓展鐵路客運(yùn)站智能化生產(chǎn)管理提供借鑒。