全国大学生交通科技大赛论文集5.doc

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城市轨道交通系统故障处置预案的研究与仿真

常力元，柴永，何晶赟，孙炜庆

（同济大学交通运输工程学院，上海，201804）

摘要：

分析了轨道交通的安全形势，世界各国轨道交通的故障处置以及轨道交通故障处置系统，在此基础上提出并开发了城市轨道交通系统故障处置预案的虚拟现实仿真系统。

目的是为了优化轨道交通故障处置预案和预案管理系统，从而降低故障损失，提高运营安全。

关键词：

故障处置预案故障处置系统虚拟现实系统仿真寻路算法

引言

目前我国正处于轨道交通建设的繁荣时期。

然而，作为高密度、大流量的公共交通方式，轨道交通在解决城市交通拥堵问题的同时，将同时带来人流的聚集，其运营过程中的安全问题也突显出来。

城市轨道交通安全涉及因素众多，无论在设计、施工还是运营阶段，都隐含着触发事故的潜在条件。

在解决的过程中，故障预防和故障处置是两个基本部分。

无论是预防还是处置，预案都是核心的组成。

目前，我国的城市轨道交通故障处置预案的表现形式还较为单一，直观性较低，直接影响了可执行性。

因此,有必要对现有的城市轨道交通系统故障处置预案及其管理系统进行分析并加以优化，以提高地铁的运营安全。

1．城市轨道交通故障处置系统

城市轨道交通故障处置系统是整个轨道交通信息系统中的一个部分。

涉及到包括乘客、轨道交通工作人员、外部救援人员的人员机制；包括故障处置、乘客转移和疏散、乘客救援、网络运营的线路调整的应急机制；还包括了信息采集、信息发布的公共机制等诸多方面。

1.1城市轨道交通故障处置预案的基本内容

（1）预案准备。

预测任何可能出现的故障类型及其影响程度；制定发生故障后的反应行动；保证人员进行培训和演习，定期更新应急预案和重新评价其有效性。

（2）救援系统。

由应急指挥中心、故障现场指挥中心、支持保障中心、媒体中心和信息管理中心等5个运作中心组成。

要做到快速、有序、高效地处理故障。

（3）救援预案。

救援预案包括应急资源的组织和利用；故障的评估；指挥、协调的组织结构；通报和通讯联络的程序；应急反应行动；培训和演习及救援预案的维护。

（4）培训演习。

目的是测试救援预案的充分程度；测试应急培训的有效性和队员的熟练性；测试现有应急装置和设备供应的充分性；通过训练来识别和改正救援预案缺陷。

（5）救援行动。

故障发生时及时调动并合理利用应急资源投入救援现场，针对故障的具体情况，选择适当的对策和行动方案，及时有效地进行应援行动，在最短时间内控制故障。

（6）系统恢复与善后。

包括事故现场清理、恢复期间的管理、事故调查、现场的警戒与安全、安全和应急系统的恢复、人员的救助、法律问题的解决、相关数据收集等。

1.2城市轨道交通故障处置预案的基本形式

纵览世界各国的城市轨道交通故障处置预案，其形式主要有以下几种：

（1）文本形式。

文本形式是最为普及的形式。

在文本中，编制目的和各种具体故障的处置预案是其主要内容。

涉及各种设备的使用、乘客的疏散和转移、外部救援行动的展开等。

给出了发生故障时每一任务的实施细节。

近年来，随着计算机的普及和应用，文本更多情况下是以电子版的形式储存在计算机中，供轨道交通工作人员学习、培训。

（2）多媒体形式。

多媒体形式是近年来各个国家和轨道运营公司日益重视，正在或已经开发并逐步应用的一种形式。

运用文字、音像、图片等形式集中存储各种法规规章、运营管理规程、故障处置预案，这种形式在查询检索、修改更新、资源共享、学习培训方面相对传统形式有着绝对的优越性。

2．系统仿真与虚拟现实

2.1系统仿真

系统仿真是一种实验技术，以系统理论、形式化理论、随机过程与统计学理论和优化理论为基础，以计算机为工具，为一些具有不确定性因素的现实系统或未来系统创造一种计算机实验环境。

使系统的未来性能测度和长期动态特性能在相对短的时间内在计算机上实现。

由于系统仿真具有面向过程的特点，仿真模型与所研究系统的运行过程的运行过程在形式上和逻辑上存在对应性，避免了建立抽象数学模型的困难，显著简化了建模过程。

更避免了真实实验大量人力、物力资源的付出与较大的风险。

同时具有直观性，可实时更改，增强了对现实系统模拟的真实性。

2.2虚拟现实

虚拟现实技术又称灵境技术，通过技术或设备模拟出一个可交互的、虚幻的三维空间场景。

这种技术的特点在于通过计算机图形构成的三维数字模型，编制到计算机中去产生逼真的“虚拟环境”。

虚拟现实系统通常具有沉浸感、交互性、想象的特征。

系统仿真侧重于真实复杂世界的科学抽象，真正反映出现实世界的运动形式。

虚拟现实则侧重表现形式，主要以表现和参与为目的。

二者的结合即虚拟现实仿真系统使用户在获得必要的数据的基础上直观地了解到系统运行过程的场景，增强仿真效果。

实现对地铁各种事件的全面模仿，并藉由模拟结果研究地铁设施设置，紧急事件处理等，从而得出事件处理的最优预案，大大降低了对地铁研究的时间及经济成本。

3．系统开发

基于以上的分析，可以看出故障处置预案对于轨道交通安全运营有着极为重要的意义和作用，而其表现形式又直接关系到工作人员对预案的掌握程度。

目前在国内尚没有一套完整的利用虚拟现实仿真技术实现预案表达的系统。

由于地铁（“地下铁”的简称，下同）的特殊性、事故后果的严重性、对管理的依赖性、受环境影响大且难于预测和控制成为轨道交通安全工作的重点。

而站内比隧道内又更具有代表性，因此我们选择地铁车站建立仿真系统。

3.1地铁车站模型概述

地铁车站分站厅和站台两层。

站厅包括控制室（车控室、环控室）、进出通道、售票系统和闸机。

实现车站及附近隧道的安全监控管理和乘客进出站、售检票和乘降功能。

站台提供列车停靠、乘客候车和上下车功能。

另外，在站厅和站台均设有导向标志、消防、防洪等安全设施，有些还在站厅设有小型的商业区。

车站的空间可以看作一个功能层面，不同区域对应不同功能。

对不同的地铁车站而言，其具体的设施布置、区域分布各有不同，但都遵循了有关规章和条例，都保证了在发生故障的情况下设施的易操作性。

因此，仿真的要点在于设施的表现，而不是设施的详尽位置。

3.2上海市轨道交通中山公园站

中山公园站目前是上海轨道交通2号、3号和4号线的一站式换乘站。

目前有8个出入口、5个通道、3个进站闸机、3个出站闸机。

两个售票区域分别位于站厅两端。

4个楼梯及自动扶梯供乘客升降。

日均客流量约11万人次。

在2号线中，中山公园站暂时是始发站。

在3号线和4号线中属中间站。

由于其周边城市功能的原因（主要为居民区），客流呈现出较强的规律性。

由于换乘线路的类型不同，其通道、售票系统、闸机系统、升降系统、安全设施、商业区域的布置及乘客路径选择等诸多方面在上海市各轨道交通车站中均具有代表性。

因此，我们选择中山公园站作为模型进行仿真。

3.3开发过程

3.3.1仿真方案的比较和选择

目前，国内外虚拟现实仿真的制作有以下几种常见方案：

（1）完全通过底层开发，采用c/c++编程，使用openGL通用接口，这样做的工作量大，资金需求量大，需要完全从底层编写建模，渲染，运动模拟等，但最灵活，应用范围最广。

（2）使用各种图形，音像，物理状态模拟等库，使用这些库可以大大减少开发工作量，且大多遵循GPL/LGPL/BSD许可证，无版权顾虑，但工作量依旧很大，不适用学生开发。

（3）使用各种虚拟现实或游戏引擎，如vega，3dvrii，OpenGVS，EONStudio，OpenGLPerformer等。

使用这些软件能大大减少开发周期，且效果卓越，但均属商业软件，不公开源代码，灵活性差，且价格昂贵。

（4）我们选用的Blender引擎，能够良好的模拟碰撞检测和动力学模型，具有高级逻辑，且可以与Python语言进行深度交互，灵活性非常高。

在国外Python多被用于游戏开发，很适合编写仿真模拟的人工智能部分。

另外Blender与Python都具有良好的跨平台性，非常适合跨平台软件的开发。

而且，源代码可自由使用，为软件的进一步扩展打下了基础。

3.3.2具体开发

（1）前期建模我们采用Wings3D配合Blender按照地铁站内设施的实际尺寸制作，部分模型用Python编写，考虑到系统运行速度，我们尽可能简化了部分模型，模型材质均用UV贴图表示，考虑到部分效果美观，我们采用了glsl语言进行辅助渲染。

为了更好地模拟地铁客流，我们为地铁乘客加入了简单的人工智能（AI），可以使对地铁客流的模拟性大大增强。

（2）开发的重点和难点是地铁中人物的路径选择问题。

寻路问题是游戏开发、虚拟现实编程中经常遇到的一个问题，它可以被归为组合式问题一类。

①目前，最常用的寻路算法是A*方式，原理是通过不断搜索逼近目的地的路点来获得。

简单的A*算法为非启发式。

非启发式的寻路算法实际上是一种穷举法，通过固定顺序依次搜索人物周围的路点，直到找到目的地，搜索点在图像上的表现为一个不断扩大的矩形。

非启发式A*算法穷举导致搜索速度过慢，而且不是很符合逻辑，人物随机性运动的随机性小，路径相似性大，为了克服这种缺点，有人发明了启发式A*算法。

启发式的A*寻路算法，一般通过已经走过的路程+到达目的地的直线距离代价值作为搜索时的启发条件，每个点建立一个代价值，每次搜索时就从代价低的最先搜索。

以上的搜索是一种矩阵式的不断逼近终点的搜索做法。

优点是比较直观，缺点在于距离越远搜索时间越长（A*算法示意见图1）。

②考虑到如果是一条折线，那么其每一个拐弯点一定发生在障碍物的突出边角，而不会在还没有碰到障碍物就拐弯的情况，综合启发式A*算法与几种格子网络算法，我们改进了A*算法，描述如下：

为了便于计算，我们考虑将地铁站划分为若干不重合的矩形区域块，且每个区域块中记录着与其他区域块间的连接信息，形成树状结构，人物被限制在各个区域块中移动，从所处区域向下一连接区域移动的选择方法是：

先计算所用能够回溯到树根的区域路径及距离，再依照所得距离数据结合相邻区域内人数计算出权重，并依此选择移向临近区域。

如此设计的原因是，通常人们在地铁中的运动路径不是最短的，而是带有一定随机性，且因距出口距离，路径上的人员数目等有关。

这样编写，能够保证绝大多数人物选择较近路径，部分人物因周围人员数目而改变路径及少部分人物因特殊原因选择较远路径（系统算法示意见图2）。

图1A*算法示意

图2系统算法示意

图3中山公园站闸机系统

图4仿真模拟闸机系统

图5中山公园站站台层及升降系统

图6仿真模拟站台及升降系统

为了增强人物移动自由性的模拟并考虑到今后扩展方便，人物在区域内移动的横向位置具有很大随机性。

同时，横向的自由度可以方便今后加入对相向移动的人物间躲避模拟，对考虑扩展人物的智能排队等问题也预留了空间。

（3）图3～图6为中山公园站实体与仿真模拟对比。

3.4系统扩展

由于时间有限，我们的很多想法还没能来得及实现，未来可实现的功能有：

1．进一步完善火灾的模拟，研究火势、浓烟及救援人员对地铁乘客逃离路径的影响。

2．加入更多特殊事件的控制。

例如大客流、停电等。

3．提高人员运动的智能化，优化代码。

4．简明易用的GUI界面。

3.5功能描述

1．系统直观而详尽地描绘出车站基础设施、安全设备、建筑结构以及周边建筑情况的立体化图形和详细说明，降低文字内容,代之以流程式图形程序说明。

这就在发生故障时，显著降低应急反应时间，让管理者更准确、及时地知道故障情况，极大地促进了信息传递，引导乘客通过安全疏散通道。

一旦发现故障，车站监控系统显示故障具体情况，包括故障类型、严重程度、周围工作人员和乘客分布等。

系统立刻提供对应预案处理。

根据预案，包括列车司机在内的车站工作人员迅速得到指令进行相关救援，并在第一时间掌握相关设备位置和当前使用状况。

当管理人员选择逃生路线，系统提供俯瞰一切的退路并结合实际情况提供最优路径。

这条路线也会迅速告知工作人员和乘客。

同时，结合系统给出的周边建筑情况，外部救援行动也可以有条不紊的进行。

而这些若要同时实现，仅利用文本预案是不可能的。

图7模拟火灾发生。

火灾发生在站台右端（图中火色区域），且火势较大，仅依靠车站工作人员不能消除。

此时，站台监控系统显示火势、烟雾、车辆、乘客等情况。

值班站长根据预案内容，组织工作人员对乘客疏散，启动相应机电消防设施进行扑救，停止售票、并立即向上级汇报。

此时，D升降系统已经处于火灾现场，C升降系统接近火灾现场。

根据乘客逃生心理一般会选择最近升降系统逃往站厅层，而消防人员则要选择较接近于扑灭火灾地点进行扑救。

因此在D、C升降系统极易造成混乱。

且根据站台通风送风系统，A、B升降系统逃生机会远大于C、D。

因此，可根据仿真系统的指示，工作人员将乘客尽可能疏散至A、B升降系统逃生，同时方便消防人员的消防执行。

1、2、3、4显示为进出站通道，其中4通道较不安全，因此，站厅层督导员应根据此情况，并结合救援人员的通道使用安排疏散乘客。

图中以蓝色带状区域表示逃生路径，由站台层通往站厅层并最后指向出站口，并用箭头表示逃生方向。

此外，系统同时显示了火灾周边消防设备分布（灭火箱及灭火器材用红色显示，在系统中以闪烁形式表示），消防及救援人员可据此使用，这一点在火灾导致站内通信发生故障时有着积极的现实意义。

有了这样直观的指导，可以最大限度减小乘客恐慌而导致的混乱；减小乘客与救援人员之间的交叉矛盾；协助救援行动展开，最终减小火灾损失。

2．系统是可更改的，可以实现车站转化。

即通过改变相关参数改变建筑结构、基础设施、安全设备、功能区域从而转化到任意地铁车站，保证了系统应用的广泛性。

同时，预案内容可以增加或删减，也可以增加多媒体影像、声音、3D模型、文字、图形等不同来源的资料，实现系统的更新，保证了系统的实用性。

在系统进一步扩展后，这点将有着更为广泛而现实的意义。

3．相对文本预案不容易培训和学习的弊端进行了革命性的改进。

如果加入各种故障及处置办法，动画的形式直观而生动地演示出各岗位人员的行动，准确、简明易懂地说明紧急程序。

据以进行演习，可提高工作人员的反应，降低错误。

从而最大可能消除故障隐患。

4．事实上，在发生故障时很多伤亡和损失是由于混乱造成的。

因此系统还可作为普及性教育视频播放给市民观看，从而使乘客在发生故障时尽可能减少混乱、服从指挥，更有效地选择正确路径和通道进行自救逃生避难，减少故障损失。

图73D模型

结语

伴随着城市轨道交通在世界范围内的普及，其安全问题日显突出，故障处置也越来越受到关注。

在我国，故障处置预案正日益完善，但在仿真表现上仍属空白。

我们在对轨道交通故障处置分析的基础上利用虚拟现实仿真技术开发了这套基于3D虚拟现实的地铁仿真系统。

开发的过程中，因为相关仿真软件的缺乏，我们结合国内外各种虚拟现实仿真方案选择Blender引擎以及Python语言进行了自主开发。

在解决人物寻路算法这一难点上，我们总结了A*算法与几种格子网络算法并加以改进，提出了我们自己的人物寻路算法。

实现了轨道交通故障处置预案3D虚拟现实的仿真，简化了文本预案，实现准确、简明易懂地说明紧急程序。

系统可以通过修改参数实现车站之间的转化，最终使每个地铁车站都有一套可以实时更新的针对故障处置的虚拟现实仿真系统，实现整个轨道交通网的虚拟仿真。

从根本上改善、优化文本预案的瓶颈，实现包括预案执行、员工培训等在内的功能；优化故障处置管理系统；提高轨道交通运营安全。

参考文献

【1】刘茂，吴宗之．应急救援概论．北京：

化学工业出版社，2004

【2】崔艳萍，唐祯敏，武旭．城市轨道交通行车安全保障信息系统的研究．中国安全科学学报，2004，14（5）

【3】王德兴．中国土木工程学会隧道及地下工程学会地下铁道专业委员会第十四届学术交流会论文集．北京:

中国科学技术出版社，2001：

484～486

【4】张庆贺，朱合华，庄荣等．地铁与轻轨．北京：

人民交通出版社，2002

【5】WendyStahler．BeginningMathandPhysicsforGameProgrammers．NewRidersPublishing，2004：

504

【6】DavidM.Bourg，GlennSeeman．AIforGameDevelopers．O'Reilly，2004：

400

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