鐵路無人道口智能安防機器人的研發與應用

樓向東，姜憲憲，陳德偉，祝石林，孟祥忠

(1.兗礦能源股份有限公司鐵路運輸處，山東 鄒城273500；2.青島科技大學 自動化與電子工程學院，山東 青島266100)

0 引言

我國大部分的礦區鐵路有人看守平交道口由值班人員瞭望來確定道口兩側的車況，在大霧等惡劣天氣中，能見度較低，容易瞭望判斷不及時引發安全事故，隨著科技的發展，我國提出了“智能制造”的國家發展戰略，集物聯網、目標檢測[1]、智能監測和遠程監控為一體的智能安防機器人[2]應用到礦區鐵路無人值守道口。在鐵路運輸中，道口是安全生產的薄弱環節，是鐵路運輸的高危地段，道口安全直接威脅到過往群眾的生命財產安全。采取更加有效技術的措施，保證礦區鐵路無人看守道口運輸安全已迫在眉睫。本文研發的無人看守道口智能安防機器人能夠實現無人道口虛擬有人監護，通過目標檢測能夠實時對道口兩側路況進行監控；機器人本體裝有多路傳感器[3]，能實時反應機器人的工作狀況。同時開發了監控中心管理平臺，可對無人道口智能安防機器人進行管理和監控。

1 智能安防機器人的總體結構

無人道口智能安防機器人道口機器人總體結構圖如圖1所示，分為四部分，第一部分為供電部分，采用風光互補發電[4]給機器人供電，風力發電機、太陽能板接至風光互補發電控制器轉化成DC72 V，后接至蓄電池組與隔離電源，隔離電源將DC72 V轉化為DC12 V，DC12 V用于給通信控制板、控制主板供電。第二部分為通信控制部分，采集多路傳感器數據，通信控制板外接有溫度傳感器、門磁傳感器、振動傳感器、煙霧傳感器、蓄電池傳感器與聲光報警器。該通信主板通過RS485通信線與控制主板相連。第三部分為主控制部分，控制主板外接兩路智能識別攝像機、無線網橋、4G模塊、GPS/北斗模塊。實現道口智能識別攝像機視頻圖像的采集、處理、記錄。第四部分為智能識別攝像機，實現對道口行人、車輛的監測。

圖1 總體結構圖

2 無人道口智能安防機器人的工作原理

無人道口智能安防機器人通過智能識別攝像機[5]對跨越鐵路道口的人員及車輛進行目標檢測，視頻圖像通過無線網橋傳輸到機車車載終端，當檢測到有行人或車輛通過且有機車接近道口時，控制主板控制連接聲光報警器的繼電器吸合，打開聲光報警器?？刂浦靼迮c數據采集與通信主板，讀取監測到的道口風光互補供電系統運行參數(包括蓄電池)和榙桿上的監控箱及電池箱等設備本體受到偷盜、破壞等襲擾信號,通過4G網絡通訊，實現無人看守道口智能安防機器人與平臺之間的信息互聯，從而實現對道口設備的管理。其工作流程圖如圖2所示。

圖2 工作流程圖

3 無人道口智能安防機器人的系統組成

無人值守道口智能安防機器人系統包括目標檢測與識別系統、監測系統、控制系統、風光互補發電系統。目標檢測與識別系統負責檢測道口兩側的行人或車輛；監測系統負責監測機器人本體重要設備的工作狀況；控制系統負責控制機器人動作；風光互補發電系統負責給機器人供電。

3.1 目標檢測與識別系統

目標檢測與識別系統主要由智能識別攝像機組成，可實現視頻智能分析、道口人車識別、視頻回放以及實時抓拍功能。智能識別攝像機內置YOLOv5目標檢測算法[6]，通過大量真實的場景樣本訓練后，能夠在各種應用場景下及時準確的對場景中發生的物體入侵行為發出告警信息。通過對實時視頻圖像進行智能分析識別，可實現圖像全屏周界防護、劃定區域周界防護等功能。以YOLOv5s為基礎進行設計YOLOv5s網絡結構包括四部分：輸入端、骨干網絡、Neck網絡、Head輸出層，網絡結構圖如圖3所示。

圖3 YOLOv5網絡結構

訓練模型過程中首先輸入端對輸入圖像進行Mosaic數據增強、自適應錨框計算、自適應圖片縮放等一系列操作增加訓練集提高網絡的推理速度。處理后圖片送入骨干網絡中，骨干網絡由Focus結構與CSP結構組成，Focus模塊用于對輸入圖像的切割；CSP結構有兩種，在主干網絡中應用CSP1_X結構，在Neck網絡中應用CSP2_X結構。Neck網絡由FPN+PAN結構組成，特征圖金字塔網絡主要用于解決目標檢測過程中出現的目標多尺度問題，在基本保持原有計算量的同時大幅提高了對小物體檢測能力；PAN用于實例分割，將檢測輸入圖像中的目標。Head輸出層由邊界框(Bounding box)損失函數和非極大值抑制(NMS)兩部分組成，YOLOv5中采用GIoU_Loss為Bounding box的損失函數，通過增加交尺度衡量的方式解決邊界框不相交的問題。GloU_Loss公式如下：

(1)

(2)

其中：C為包含預測框A和真實框B的包圍框大??；IoU表示預測框的重疊區域。在NMS中采用DIoU_nms替代普通IoU。

目標檢測的預測階段可能出現很多目標框，非極大值抑制作用是對目標框進行最優化篩選，剔除冗余目標框，在YOLOv5中采用加權NMS來進行。

(3)

其中：b和bgt分別表示預測框與真實框的中心點；ρ表示歐氏距離；c是包圍預測框與真實框的最小框的對角線長度。

3.2 監測系統

為確保無人看守道口智能機器人能夠安全可靠地運行，需設計監測系統對機器人重要設備工作狀況進行監測，監測系統可分為機器人箱體數據監測與通信系統、蓄電池狀態在線監測系統。

3.2.1 機器人箱體數據監測與通信系統

機器人箱體數據監測與通信系統由基于STM32單片機的數據采集與通信主機板、煙霧傳感器、紅外傳感器、振動傳感器、門磁傳感器組成，用于獲取機器人作業環境數據信息，為設備管理人員提供設備狀態信息，防止設備由于惡意破壞或者環境問題引起的設備損壞.其中煙霧傳感器用于檢測柜外是否有火災引起的煙霧，溫度傳感器用于檢測柜內溫度是否異常，門磁傳感器用于檢測是否存在非法開啟柜門的情況，振動傳感器用于檢測柜體是否收到巨大的撞擊破壞。

3.2.2 蓄電池在線監測系統

蓄電池在線監測系統由蓄電池參數傳感器、總電流測量裝置、485通信轉換裝置和通信主板組成，蓄電池傳感器采集蓄電池的單體內阻、電壓、溫度，配備2個RJ11通信接口，可實現級聯通信；總電流測量裝置負責測量電池組的總電流；485通信轉換裝置負責協議轉換，自帶2個RJ11通信接口，支持485接口級聯通信，主要用于485通訊與SBUS通訊之間的轉化，可將采集的蓄電池電壓、溫度、內阻、均衡充電狀態等參數[7]，通過RS485接口方式，把蓄電池狀態參數上傳到控制主板。

3.3 控制系統

控制系統的主要設備是基于華為海思嵌入式LR-TR1003NA主板，具有支持光纖、秒級響應以及支持語音、視頻等交互模式的特性。采用CPU+NPU的結構，算力達到1.2TP，外接兩路AI識別攝像機和一路無線網橋；設有4G模塊，用于與平臺中心信息交互；設有GPS模塊，用于道口位置的實時定位；支持SD卡存儲，可對智能識別攝像機進行錄像。

3.4 風光互補發電系統

由于無人看守道口智能安防機器人安放地地理位置較偏僻，沒有供電電源，本課題采用分光互補發電系統對機器人供電。風光互補發電系統主要由風力發電機組、太陽能光伏電池組、控制器、蓄電池組成，結構示意圖如圖4所示。

圖4 風光互補發電系統

風力發電部分由風力發電機、風機葉片總成和桿塔三部分構成，風機葉片將風能轉換為機械能，再通過風力發電機轉換為電能，通過風光互補控制器轉換為直流72 V，向蓄電池組充電，可直接對負載供電。光伏發電部分由4塊額定電壓為24 V光伏電池串聯組成，將太陽能轉換為電能，太陽能轉化為電能需要利用半導體的光伏效應實。風光互補控制器在系統中承擔著能量調節的作用，可根據外界環境的變化切換蓄電池組的充、放電狀態，當發電量不足時，可控制蓄電池向負載供電，以保證機器人工作的穩定性和持續性。蓄電池組由6塊12 V的蓄電池組成，存放在地面特制的電池箱內，可接收風光發電傳輸來的電能并轉換為化學能儲存，也可在風光發電系統發電量不足時向負載直接供電。

4 監控中心管理平臺

監控中心管理平臺把通過4G網絡采集無人道口智能安放機器人的視頻、圖片、事件報警等信息，實時用PC終端呈現出來，并提供歷史視頻、事情等的查詢呈現[10]。設備通過4G網絡連接服務器的外網IP，通過防火墻和網關，連接到內網服務器，然后進行數據通訊。用戶可查詢的信息包括無人看守道口智能安防機器人的視頻、蓄電池在線監測系統的實時監測結果、箱體多路傳感器采集的信息、聲光報警器狀態及風光互補發電系統工作狀態等信息，服務器接入短信模塊，可實現短信預警，幫助管理人員及時了解無人道口機器人的工作狀況，保證機器人穩定運行。

5 結論

該研究的無人道口智能安防機器人能夠在無人看守道口穩定運行，實現了對道口兩側行人和車輛的精確檢測，進而實現預警功能，通過數據采集與遠程監控技術能夠實時監測機器人的工作環境和工作狀況，保證機器人持續可靠地運行。給道口過往行人的生命財產和運輸車輛提供了有力的安全保障，實現了礦區鐵路無人看守道口安全管理的可視化、智能化、網絡化，也為下一步礦區鐵路運輸的信息化、自動化發展奠定堅實的基礎。