基于北斗時空體系的智慧地鐵乘客服務設計與分析

藺陸洲，楊軍，張開婷

（1.北京外國語大學 區域與全球治理高等研究院，北京 100081；2.中國礦業大學（北京） 機電與信息工程學院，北京 100083；3.全圖通位置網絡有限公司，北京 100176）

0 引言

乘客服務是智慧地鐵建設的出發點和落腳點。在智慧地鐵的建設過程中，需要面向乘客的出行需求，在北斗時空體系支持下構建智慧地鐵乘客服務體系，實現乘客出行服務的全時程覆蓋，以無人化方式提供滿足乘客個性化需求的、便捷的、舒適的出行服務。

乘客服務作為城市軌道交通客運組織中的重要工作，是乘客實現安全、準時、快捷、方便、經濟、舒適、文明乘車的基礎。在智慧地鐵的建設過程中，針對智慧地鐵乘客服務，已從服務體系、關鍵技術、工程建設等方面開展了一些研究。其中，中國城市軌道交通協會發布的《中國城市軌道交通智慧城市發展綱要》［1］明確指出“創建智慧乘客服務體系，提高乘客服務的便捷化、舒適化、智能化水平”，其主要目標是實現“智慧乘客服務便捷化”，將無感出行、車站智能管理等功能作為智慧客服的實現目標。付保明等［2］根據現有乘客服務的管理方式、人員角色及職責，研究構建智慧客服場景下的乘客服務體系，從而使乘客服務管理體系與現場智慧化業務場景相匹配；藺陸洲等［3］研究發現，時間與空間信息是實現智慧城軌系統自主運行、精準管理和全時程差異化乘客服務的基礎；張佳音等［4］在建立車站畫像的基礎上，研究提出面向數據驅動的智慧客服終端配置方案，解決乘客需求和終端部署的精準匹配問題；陳光華［5］研究了地鐵車站客服中心進行智慧化改造建設的方法。在現有研究基礎上，亟需進一步加強智慧地鐵乘客服務研究的系統性，以乘客出行時空位移形成的客流演變規律為線索，重點分析乘客出行中的多樣化訴求和個性化特征，梳理關鍵技術與方法，進一步規劃無人化乘客服務的系統與裝備。在北斗時空基礎上，開展智慧地鐵乘客服務研究，以期對智慧地鐵的建設產生重要的推動作用。

1 時空體系與全時程出行服務

交通的實質就是提供位移，即根據需要通過運輸工具實現人員、物資的位置移動。城市軌道交通的核心產品是實現乘客的位移服務。北斗時空體系的建設為智慧地鐵乘客服務提供了覆蓋出行全過程的時間和位置信息，能夠有效支撐面向乘客的智慧服務相關要素的實現，滿足乘客全時程的出行服務需求。

1.1 地鐵北斗時空體系建設

時間與空間信息是信息系統建設和運行的基礎，已成為以萬物互聯、人工智能、大數據應用為特征的智慧城軌建設的核心和基礎。北斗時空體系是基于北斗衛星導航系統提供基準統一、覆蓋無縫、彈性智能、安全可信、便捷高效的綜合時間與空間信息的服務系統。該體系具有利用慣性、無線電、光學、聲波、地磁等多種定位手段聚能增效，實現多源時間與空間的信息融合共享的技術特征。與傳統基于全球定位系統（GPS）的導航定位服務相比，具有更泛在、更融合、更智能的特點。據統計，人們80%以上的時間在建筑物、移動載具、地下等非暴露空間中度過［6］。隨著導航定位技術的發展，非暴露空間中的各類信息系統對時空信息的要求不斷提升，需要提高定位和授時精度、縮短定位時間、改善復雜環境下的時空信息服務質量，特別是為乘客提供高效精準、個性化的位置服務。因此，智慧地鐵建設需要綜合應用“北斗+5G+空間數字化”技術，構建由高精度定位網、高精度時間同步網、高通量通信網、空間數字化平臺組成的“三網一平臺”時空體系網絡，形成地鐵時空基準信息網絡，并將其作為智慧地鐵建設和運營的基礎設施，面向乘客提供時空服務。智慧地鐵北斗時空體系示意見圖1。

在地鐵北斗時空體系的建設過程中，需要針對超大城市軌道交通缺乏高精度時空信息的問題，建設城市軌道交通的北斗時空體系理論，形成地鐵時空信息的需求分類和技術標準，突破地鐵復雜環境的高精度空間數字化快速采集與處理方法、基于通用網絡協議的大范圍高精度時頻傳遞技術、多傳感器集成與多源數據融合定位技術等一系列關鍵技術，設計智慧地鐵時空體系“三網一平臺”的關鍵算法與網絡拓撲，提出時空服務平臺的體系架構、數據標準和服務標準，建立數據的匯聚規則、融合規則與管理規則，面向應用場景提出各類數據的服務機制，在時間同步、定位、通信等多種功能的高功能密度基站設備支持下，用戶可利用通用型定位模塊獲取時空信息，實現時間與位置信息的應用。

1.2 地鐵時空體系與客服要素

客流信息是開展客運組織和乘客服務的基礎，北斗時空體系能夠為智慧服務提供高精度乘客位置信息。當前，對軌道交通客流信息的獲取，以人工調查統計和AFC 數據為主，數據來源較單一［7］。因此，客流信息只能覆蓋進站、出站數據，不能準確了解進站前、出站后的乘客位置信息，也不能掌握乘客在車站內的精確位置和移動路線軌跡。隨著藍牙、Wi-Fi 嗅探、視頻檢測、手機信令、紅外熱力、第三方位置服務商等多渠道客流數據獲取方式的增加，客流數據的多源融合成為日益重要的問題，需要在微觀、中觀、宏觀3 個層次對OD 數據進行海量分析，提取客流密度與移動方向、速度、時空分布等對客流預測重要的特征參數，形成軌道交通客流OD 精細化數據。因此，建立北斗時空體系提供位置基準是開展多源數據融合的基礎，能將不同方式與渠道獲取的客流信息進行融合、描述和表達，為智慧客服提供高精度客流數據。北斗時空體系在智慧服務中具有高精度、高可靠性和強適應性的技術優點，同時由于大量新技術的初次應用，存在投入較高、需要突破大量關鍵技術等困難。在智慧客服的北斗技術應用中，需要根據具體場景和功能，設計高性價比的解決方案。

在智慧地鐵北斗時空體系的支持下，乘客服務要素之間的互動關系主要包括以下2個部分：

（1）乘客個性化出行。主要通過對乘客進行大數據畫像，掌握乘客出行群體分布規律，實現對出行鏈的分析和預測，挖掘乘客個性化出行需求，進而對乘客的交互方式和誘導方法提出解決方案。

（2）無人化裝備服務。在關鍵技術支撐下，通過將研究成果進行系統集成和應用展示，建立無人化的乘客服務體系，利用無人化乘客服務交互平臺提供服務，同時研制客服機器人、無人化服務臺等裝備，實現乘客服務支撐。

在智慧地鐵北斗時空體系支撐下，對乘客的個性化出行需求和無人化服務要求，實現全時程的功能覆蓋。時空體系與客服要素的邏輯關系見圖2。通過研究數據驅動的乘客全時程出行個性化服務需求和群體客流狀態演變規律，研究面向乘客全時程出行的無人化服務模式與關鍵技術、面向乘客個性化服務的全時程出行交互理論與關鍵技術，以及面向綠色出行的乘客智能誘導服務技術。

圖2 時空體系與客服要素的邏輯關系

1.3 全時程出行的客服需求

基于時空維度分析，地鐵乘客出行涉及出行前、出行中、出行后3 個階段，該3 個階段是智慧地鐵乘客服務均需覆蓋的領域：

（1）在出行前，乘客需要了解車站、線路情況，掌握出發時間、推薦路徑、擁擠度等信息，以進行聯乘或接駁車輛的規劃，特殊乘客能進行服務預約。

（2）在出行中，能在安檢票務一體化裝備支持下實現無感進站，通過無人化客服裝備實現站內的智能導航和動態引導，掌握列車到達時刻、擁擠度等相關信息，了解站內服務設施的位置，對候車地點和站內路徑進行推薦。

（3）在出站后，對最終目的地能夠進行有效導引，完成出行后可以對服務、問題進行評價反饋等。

在乘客出行過程中，暴露空間與非暴露空間的導航定位存在巨大差異。在暴露空間，乘客可使用智能手機、智能可穿戴設備，通過高德、百度為代表的地圖服務商，實現位置查詢、路徑規劃、導航等功能；在非暴露空間，如公交樞紐、商業綜合體、地鐵站內，由于智能終端無法接收導航衛星信號，不能實現對服務設備設施、站內換乘路徑、出站口位置等進行定位、定向和導航，仍需依靠查看導向標識和問詢工作人員。因此，在地鐵北斗時空體系的維度下，智慧客服反映為以下3個層次的不同需求：

（1）地理信息獲取與位置查詢。該項需求主要是為乘客提供電子地圖，展示車站及周邊的建筑物結構，反映地理空間信息，并展示和檢索自助售票機、自助販賣機、便利店、洗手間等地鐵乘客服務設施和設備的位置信息。據初步統計，該項占智慧地鐵乘客服務需求的60%以上，具有最高優先級。

（2）定位定向與路徑規劃。該項需求主要通過主動與被動定位定向方式，對乘客所處空間位置進行定位，向乘客指示所需方向，在此基礎上實現出發點與計劃到達點之間的路徑規劃，并對路線進行明確、充分展示。據初步統計，該項占智慧地鐵乘客服務需求的30%以上，具有次高優先級。

（3）導航。該項需求主要通過語音、圖片、視頻等多種誘導方式，為乘客實現非暴露空間中的實時導航服務。據初步統計，該項占智慧地鐵乘客服務需求的60%以上，視覺障礙人士、聽覺障礙人士等特殊乘客群體對導航功能具有最迫切的需求。

2 關鍵技術

乘客作為智慧地鐵服務的對象，是智慧地鐵出行服務設計的核心。在北斗時空體系的支持下，利用新一代信息技術，可以創造更多的交互場景，滿足乘客的個性化出行需求。乘客個性化服務的關鍵主要包括乘客畫像、出行鏈多要素分析兩大技術，其目標是在北斗時空體系的支持下，通過對客流的高精度感知與預測實現乘客的個性化服務。

2.1 基于大數據分析的乘客精準畫像

針對智慧地鐵乘客服務需求，基于北斗時空體系提供的時空信息，對乘客開展精準畫像。乘客畫像根據歷史多日的乘客出行數據得到完整出行鏈，計算乘客多日的出行特征指標，劃分人群類別的指標較多，包括乘客的社會經濟屬性、出行目的等。根據數據的實用性，主要考慮通勤、非通勤、出行距離、出行頻次、月消費額、節日遷徙、職住距離、持卡時長、票價敏感度、路徑偏好等10 類典型乘客畫像標簽，作為特征指標的描述參數，并利用決策樹分類模型對乘客進行分類。

2.1.1 面向出行全時程的個體出行鏈挖掘技術

北斗時空體系支持下的全時程出行數據包括：（1）動態數據，即乘客出行的時空位置信息數據；（2）靜態數據，即線路、站點的屬性數據［8］。將兩者進行關聯匹配，然后構建全時程出行的個體出行鏈，其方法為：將乘客的時空數據按照出行時序進行排列，指揮與站線屬性數據通過編號進行匹配，最終獲得出行起點與終點的信息。由于出發地與目的地之間可能存在多種不同路徑和換乘方式的選擇，因此需要將多類數據按照時序進行整合，得到完整的乘客出行鏈。乘客出行階段與出行鏈的關系見圖3。乘客出行鏈改善了傳統交通行為分析方法中表征每一次出行的孤立性缺陷，完整刻畫了乘客出行連續的全過程。

圖3 乘客出行階段與出行鏈的關系

2.1.2 乘客全時程出行精準畫像技術

對于乘客全時程出行的精準畫像方面，指標從出行強度、出行時間、出行空間3 個方面考慮。采用Kmeans 聚類算法對乘客出行指標進行聚類，從而得到不同出行特征類別的乘客。在此基礎上，采用皮爾遜相關分析法，研究環境因素與車站客流的內在關系［9］。該研究數據來源于北京地鐵部署的地鐵北斗定位系統的乘客位置信息，基于確定好的聚類數和歸一化乘客指標，對乘客進行聚類，不同類型乘客聚類中心及比例見表1。

表1 不同類型乘客聚類中心及比例

由表1 可知，類型1、2 各項指標較符合通勤乘客特征；類型3各項指標從日均出行次數和出行時間維度看較符合單次通勤乘客，但從空間維度看穩定性一般；類型4、5 各項指標較不符合通勤乘客特征，可判斷為非通勤乘客。

2.2 出行鏈多要素的客流預測與分析

在乘客畫像研究的基礎上，面對地鐵路網客流的復雜性和時空變化特點，可對天氣、重大活動、線網結構調整、線網狀態變化、票價調整共5類乘客出行鏈影響要素集進行研究，推演車站、線路、路網客流狀態的客流演變規律。

2.2.1 天氣影響

不利天氣通常易造成城市交通基礎設施承載能力下降，產生局部擁擠阻斷，導致大面積交通擁堵，從而影響軌道交通乘客出行。建立面向不利天氣分級的K-means聚類模型，結合氣象上針對降雨、降雪、霧的分級標準，將不利天氣按照嚴重程度劃分為3類。某時段內包含4種不利天氣，出現時間分別為嚴重霧霾、小雨、大雪、大雨。利用北京地鐵部署的地鐵北斗定位系統所產生的乘客位置信息數據進行計算，按照3類劃分標準計算得到不利天氣與良好天氣下的地鐵客流量對比（見圖4）。

圖4 不利天氣與良好天氣下的地鐵客流量對比

在分析不同天氣狀況對地鐵客流量影響的基礎上，通過隨機森林模型，處理得到工作日、周末的地鐵客流量與天氣的融合數據，并對影響地鐵客流量的天氣因素的重要性進行對比（見圖5）。

圖5 影響地鐵客流天氣因素的重要性對比

2.2.2 重大活動影響

大型活動的特性決定了需要在較短時間內完成大規?？土骷?，因此對周邊公共交通系統、路網系統及慢行交通系統造成極大壓力。重大活動的集中出行需求特性決定了軌道交通是效率最高的交通方式，軌道交通在大型活動交通疏散組織中有不可替代的重要地位，因此重大活動對地鐵乘客出行有較大影響。大型活動的基本特征由諸多因素共同構成，通過顯著性分析發現，舉辦時間、舉辦地點、活動類型、活動時間、活動開始時間、持續時間等多組指標存在明顯差異。例如，活動舉辦區位往往對其交通方式構成產生重要影響。通常，在城市中心區舉辦的大型社會活動，由于其公共交通系統及道路設施較為完善，可達性好，其交通方式構成與城市居民日常出行結構基本相同，而當活動在城市邊緣地帶舉行時，出行方式構成則明顯不同。在公共交通系統水平較高的城市中心區，活動參與者采用軌道方式的比例較高，而在城市邊緣地帶等公共交通可達性差的地區，活動參與者更多地采用小汽車出行。屬于活動屬性因素。通過最小顯著性分析發現，各場館間均存在顯著性差異，即不同場館對活動前、后站點客流影響具有顯著性差異（見表2）。

表2 不同場館站點客流量多重對比

2.2.3 線網結構調整影響

基礎設施是公共交通系統的重要組成部分，隨著城市交通不斷發展、線網結構處于不斷優化調整的過程，需要對地鐵基礎設施做相應改造。隨著軌道交通線網的結構調整，乘客出行方案也發生改變，通過探究線網調整后的線網系統指標和客流指標變化，分析線網結構調整對乘客出行影響。

例如，2021年12月31日（周五）首班車起，北京市地鐵14號線東西段貫穿，新增景風門站、西鐵營站、菜戶營站等5站。統計線網結構調整前后相關線路及站點的客流量變化情況見圖6。線網調整后14 號線多數站點日均登降量出現小幅度減少，線網調整周邊部分站點，如六里橋東、北京南站、北京西站等站點登降量出現大幅度降低。

圖6 線網結構調整客流分析

3 服務系統與裝備

在提供智慧地鐵乘客個性化服務技術的基礎上，通過研制無人化乘客交互服務平臺、無人化服務系統與裝備，實現場景驅動的無人化服務應用。

3.1 無人化乘客服務交互平臺

無人化乘客服務交互平臺主要包括乘客全時程出行交互服務基礎支撐系統和應用系統兩大部分，由底層數據倉庫、應用數據倉庫、無人化客服引擎、數據交互系統構成，能支撐各類無人化客服裝備運行，無人化乘客服務交互平臺架構見圖7。該平臺主要面向乘客全時程出行服務需求，結合地鐵乘客服務生成規則和交互服務模式，實現覆蓋最短路徑、最省時間、最舒適等個性化需求路徑動態規劃、乘客旅行時間查詢、乘客路徑查詢、乘客導航、車站召援功能、線路列車位置信息查詢、線路列車擁擠信息查詢、車站列車車廂擁擠信息、線路車站擁擠信息查詢、車站運營信息發布等功能，覆蓋乘客出行前、出行中、出行后全時程出行場景。

圖7 無人化乘客服務交互平臺架構

當前，城市軌道交通的客運組織由單線管控、計劃管理、人工作業的單線分散運營，向網絡管控、動態管理和智能作業轉變［10］。因此，乘客服務平臺的關鍵是實現跨平臺能力，從集中式向分布式部署。移動互聯網是向乘客提供服務的最直接方式。針對互聯網時代乘客服務需求，通過APP、小程序、第三方應用實現系統接入，為乘客提供無人化在線全時程服務，提供精準的路網客流狀態，為動態路徑規劃提供精確出行的時間和信息，滿足乘客個性化出行需要。

3.2 無人化服務系統與裝備

3.2.1 乘客無人化服務系統與裝備

基于智慧車站的乘客無人化服務需求，提高乘客出行舒適度、減少地鐵人力成本，實現面向車站的無人化服務功能。面向乘客的智慧地鐵無人化客服系統與裝備，在現有地鐵查詢機、無人售票機等客服交互裝備的基礎上，形成支持乘客個性化需求的自助服務臺、客服機器人等無人化智能交互客服設備。出行前，該類設備應提供路徑查詢、旅行時間、票價查詢、自動售票、車站擁擠度查詢、列車擁擠度查詢、預約召援等服務；出行中，提供首末班時間查詢、語音交互查詢、車站服務設施查詢、動態路徑規劃、自助招援等服務；出行后，提供服務評價等功能。該類設備對乘客服務需求的響應時間應優于1 s。其中，無人化自助服務臺是針對地鐵車站無人化場景，通過地鐵車站智能無人化站臺，實現在地鐵車站應用的視頻、語音感知與交互、多媒體信息展示、播報、精準觸屏、一鍵撥叫綜控臺語音、視頻呼叫等功能；無人化客服機器人主要針對乘客服務的個性化需求，實現視頻語音感知和交互、多媒體信息展示、播報、自動撥叫綜控臺等功能，以及乘客招援動作識別并提供幫助。

3.2.2 無人化管理系統與裝備

在服務保障方面，面向智慧車站的無人化管理系統與裝備，可在北斗時空體系支持下實現現有管理裝備可視化，并通過三維方式展示空間信息?；谥腔圮囌镜臒o人化管理需求，提升智能化管理水平，構建車站無人化管理系統，實現面向車站的無人化管理功能［11］。其核心是為提高乘客出行舒適度、提高客運組織效率和智能化管理水平，利用地鐵車站無人化環境感知及數據驅動的自適應控制智能模塊，實時采集來自車站不同區位的溫濕度，通過無人化控制規則進行空調系統數據驅動的自適應控制。該模塊支持一鍵開關站功能，通過智能視頻技術進行車站狀態分析，根據車站無人化開、關站需要，完成系統的聯動控制和安全確認：

（1）無人開關站。面向無人化的高效服務需求，處理來自于車站AFC、PA、PIS、照明、電扶梯、伸縮門的系統狀態感知信息，通過智能視頻技術進行車站狀態分析，根據車站無人化開、關站需要，完成系統的聯動控制和安全確認。

（2）無人化環境自適應控制。面向乘客出行過程中的環境調節需求，實時感知車站環境，包括出入口、售檢票區域、安檢區域、站廳、通道、站臺、非公共區域等車站不同區位的溫濕度、室內外光照和亮度、車站不同區域的噪聲，通過無人化控制規則進行空調系統、照明系統和廣播系統的自適應控制。根據乘客個性化需求，按照乘客音頻、按鈕等交互手段的輸入信息，依據無人化控制規則進行空調系統、通風系統、照明系統和廣播系統的合理控制。

（3）無人化誘導服務。面向車站客運組織和客流誘導的需求，針對不同場景下的客流提供無人化引導服務，實時采集車站的 AFC 進出站數據、安檢數據、北斗定位數據等客流狀態數據，通過視頻智能分析算法實時分析乘客在站量、密度、上下車等客流狀態數據，自動識別車站如早發車、早高峰、平峰晚高峰、突發大客流、晚收車等客流場景，根據潮汐進出站、高峰濕度換乘限流、突發事件、大型活動、設備故障等場景客流引導需要，自動進行客流引導流線匹配和控制。

4 結論

（1）智慧地鐵乘客服務新模式的建立，是在北斗時空體系支持下，通過分析乘客服務需求，進一步整合現有服務資源，建立從集中式向分布式過渡的乘客服務平臺，并配備無人化的服務系統與裝備，滿足乘客全時程、個性化的服務需求的過程。通過應用北斗系統，建設以其為基礎的高精度定位網、高精度時間同步網、高通量通信網和空間數字化平臺，可對智慧地鐵乘客服務的建設起到基礎性支撐作用。

（2）智慧地鐵乘客服務的個性化出行服務是在北斗時空體系的支持下，利用新一代信息技術創造更多的交互場景，實現全時程服務覆蓋。首先，開展基于大數據的乘客精準畫像，對乘客類型進行準確劃分，提煉乘客的個性化出行需求；其次，開展出行鏈中天氣、重大活動、線網結構調整與狀態變化等多要素分析，實現客流的高精度感知與預測。在掌握乘客個性化出行需要和群體客流演變規律的基礎上，實現客運組織的優化與提升。

（3）智慧地鐵乘客服務的無人化服務是在北斗時空體系支持下，基于乘客的個性化識別技術與客流預測技術，通過構建無人化服務交互平臺，在線上滿足乘客的個性化出行需求。同時，依托自助服務臺、客服機器人、環境自適應控制系統、客流誘導系統等客服裝備，在線下實現乘客的自助式無人服務和高效的客運組織。