案例分享 | 线路障碍物侵限检测

此前，国家铁路局副局长安路生在新闻发布会上表示，6月4日10点22分，由贵阳北开往广州南站的D2809次列车行驶在贵广线榕江站进站前的月寨隧道口时发生了脱轨，通过初步调查分析，事故主要由于当地连续降雨并短时强降雨，列车高速运行中撞上突发溜坍侵入线路的泥石流，导致7号、8号车发生脱轨。

障碍物侵限造成的事故，贵州并非第一例。据界面新闻报道，2020年3月，受连日降雨影响，从济南开往广州的T179次客运列车撞上塌方体，在湖南境内侧翻，事故造成1人死亡、127人受伤。除了塌方、泥石流滑坡等地质灾害，塑料布薄膜、生活垃圾、车辆、建筑垃圾等异物均容易造成铁路侵限的事故发生，轻则导致列车晚点，严重的事故则会导致人员伤亡，并造成无法预估的经济损失。

此次事故发生的地点月寨隧道口属于典型的障碍物侵限场景，监测技术手段需要充分考虑白天、黑夜有无环境光、车灯引起的光照变化等光照条件，以及雨雪、雾霾、大风等天气条件。有关文件要求，对障碍物侵限监测的范围应不低于200米，测试过程中需要人员和异物模拟入侵并进行误报测试。中国铁路总公司发布的【2015】第184号文件《线路障碍自动报警检测系统暂行技术条件》中，对侵限场景做出了进一步的技术性要求：

目前的解决方案大多数采取传统感知技术+人工巡检的方式（例如使用单线激光雷达+人工巡检的方式）这种手段均较为单一，难以满足铁路、高铁等场景的全天候、零漏报、低误报的需求。加上各类感知技术各有优劣，因此“侵限障碍物检测”这一课题一直在迎接新的挑战。

北醒自布局交通领域以来，深耕铁路异物侵限检测领域，结合自身三维激光雷达优势，携手合作伙伴打造了激光雷达与摄像头融合的解决方案，为障碍物侵限检测提供新型技术手段。

该系统主要由三部分组成，即前端探测组件、数据处理计算、数据存储及传输单元。

1）前端探测单元：北醒Horn-X2 Pro激光雷达+摄像头，负责点云数据和图像数据采集

2）数据处理计算单元：主要负责将探测单元的数据进行收集处理

3）数据存储及传输单元：负责对所触发预警的数据进行存储周期性的清除，并且将报警信息实时通过4G上传到远端服务器

通过雷达获取轨道的点云数据后进行算法分析和处理。首先采集并保存背景信息，系统启动后刷新探测区域内的点云并与背景信息比对，通过比对信息差异，提取差异点进行障碍物尺寸信息分析。当尺寸大于阈值时，系统发出报警，实现从监测-数据处理-报警的整体系统搭建。

整套系统可以对范围内的轨道实现障碍物侵限检测：

1）探测更远距离的障碍物，给列车制动留出更长时间冗余

2）探测尺寸更小的障碍物，避免小型障碍物导致列车脱轨

3）提高系统报警准确率，减少误报漏报率

凭借着北醒激光雷达的性能优势，以及合作伙伴的专业能力，此系统在实际项目中获得了卓越的表现。如下案例所示，当探测范围内出现行人，摄像头可以进行抓拍，激光雷达的三维点云可以确定入侵人员的三维信息，将入侵人员标定出来，随即进行报警信息处理。

北醒Horn-X2 Pro激光雷达性能优异，专为大交通领域而研发，除上述铁路异物侵限领域，还覆盖了机车主动安全、地铁主动安全，智慧编组等多种铁路场景。

北醒已经将激光雷达的技术普惠到国计民生领域，并收获了多个第一：国内第一个城市轨道交通列车激光雷达上车项目（冬奥专线）、国内第一个通过SIL4等级认证的地铁列车障碍物检测系统等。北醒将始终保持初心，让科技惠及大众，致力于未来安全高效的交通出行。