城市轨道交通方便了市民日常出行。在城轨列车运行过程中，也面对突发性障碍物侵入轨道限界造成的安全隐患，如何通过更加智能高效的方式解决运行安全问题也逐渐成为该领域关注的重点。
日前，由苏州大学轨道交通学院多位同学组成的研究团队，在学院信号与控制工程系副教授吴澄的指导下，创新了数据融合、目标检测等技术，用了近两年的时间研发出“城轨列车障碍物预警系统”，为列车装上了一双“智慧眼”。
据悉，该系统不仅可以全天候检测异物侵入轨道限界，实时精准地判断障碍物危险等级，还能够联动现有列车信号系统，上报路况信息，有效解决了障碍物预警难题。
轨道交通列车障碍物预警系统采用主动式智能环境感知，其核心技术拥有多项优势，能通过融合可见光、热红外、激光雷达等多源数据，将信息完备性提升至95%以上，并且能有效检测轨行区350米内关键目标，对比司机检测响应时间可缩短90%，因而实现列车高动态障碍物预警且准确率高达99.9%。
实测过程中，团队除了解决调试算法等学术问题，还遇到可见光设备选型、红外标定、雷达采集参数调整、设备连接不稳定、障碍物模拟等实际工程问题，团队积极对接技术人员，经多次讨论实践得到解。“在地铁1号线上完成了近20次实验来采集数据和调整系统，只有亲身经历列车运行的整体流程，了解轨道交通内部各种环境后，才能更有针对性地优化算法。”团队成员、交通信息与控制工程专业研究生袁浩介绍。
目前，这套设备已安装在地铁5号线的部分列车上试运行，在障碍物工程实测中表现良好。“虽然我们实现了相对可靠的障碍物预警系统，但对于城市轨道交通这类重大工程还只是起步阶段，还要继续攻坚。”该项目负责人、交通信息与控制工程专业研究生陈一豪表示，将继续坚持以人工智能技术为导向，持续深耕智能驾驶与车路协同，在轨道交通领域中用技术创新管控运营风险，为列车安全行驶保驾护航。
