城市轨道列车驾驶虚拟仿真系统研究

杨海红 王佳

（1.上海申通地铁集团有限公司 上海市 201103 2.杭州地铁集团有限责任公司运营分公司 浙江省杭州市 310021）

随着城市轨道交通新线的不断开通运营，轨道交通对高素质从业人员特别是技能型人才的需求越发迫切。列车驾驶员作为重要岗位之一，需保障城市轨道列车按照列车运行图完成每天输送乘客的任务，还需通过专业的操作技能保障行车安全。而传统的教学培训模式场景单一，不仅增加了带教师傅的驾驶任务，且新手司机无法上手操作，难免会在长时间跟车过程中产生疲劳感。与此同时，短时间的跟车难以经历运营过程中可能发生的所有事故状况。因此，对新手司机的岗前培训进行研究具有一定的必要性。

近年来，虚拟现实技术的发展得到了很大的进步，虚拟驾驶仿真技术在国外已经成为交通领域的热门技术。随着虚拟驾驶仿真中的关键技术不断升级，逐渐为驾驶员提供了一个沉浸感，交互感强，逼真度高，实时性好的驾驶环境。许多学者对地铁驾驶模拟器中的视景仿真系统进行研究，王静环[1]采用MultiGen Creator 可视化建模软件进行建模，构建地铁站台和轨道的三维模型。黄晓明[2]采用Vega 对场景进行仿真驱动，实现人工驾驶列车操作，同时对地铁车站、轨道和周围环境模型进行集成完成三维建模的创建。李殿勋[3]设计分析地铁驾驶模拟器的功能实现、设备仿真实现、软件设计方面，完成了模拟器的装配、调试和运行。叶华平等[4]根据上海轨道交通系统的特点，提出了一种基于个人计算机的虚拟驾驶仿真系统。蒲凡，张志俊[5]等人提出以Unity3D 引擎为核心，使用3dsMax 软件建模，结合Oculus 虚拟现实硬件建立地铁虚拟现实仿真平台，完整展现了以地铁司机为第一人称视角的列车驾驶操作以及各种故障情况的模拟。但是这些系统并未从仿真系统的适用性角度出发，故本文将针对驾驶员的作业行为与环境，研究一个应用广、适用性强的虚拟驾驶仿真系统。

1 地铁驾驶作业行为与环境分析

1.1 地铁驾驶作业分析

首先对驾驶员的任务步骤进行分析。驾驶员完成一整条线路运行一般包括以下任务：出库任务、发车任务、正线行车任务、折返任务和入库任务，再将各项任务进行分解，可得21 项作业：

（1）出库任务：出勤前准备工作、检车作业、静态检查、动态检查；

（2）发车任务：瞭望、按接收信号指示、驾驶列车出场、行驶至正线；

（3）正线运行任务：区间运行、进站作业、列车开门、列车关门、列车动车；

（4）折返任务：清客、确认进路状态、确认防护信号、确认道岔位置；

（5）入库任务：清客、瞭望、转换列车驾驶模式、停车点停车。

由此可见，驾驶员作业场景较多，而传统的训练模式仅适用于单一或者个别场景的训练，故需要运用虚拟驾驶系统实现多种驾驶场景的驾驶任务训练，进而达到训练目的和效果。

1.2 地铁驾驶环境分析

通过大量的文献将列车线路运行环境中对驾驶员驾驶作业影响的因素分为两类。第一类因素：环境因素，例如光线、恶劣天气等；第二类因素：设备因素，如设备运行噪声、轨道结构、桥梁结构、轨道抗滑能力降低、行车设备破坏等。

在列车驾驶操作环境中，为了尽量减少周遭环境对驾驶员造成干扰，司机室具有一定的封闭性，且大部分面积被司机操纵台占据。而在线路运行过程中，驾驶员需监护线路状况和设备信息，因此需要一定的认知能力和信息储备完成对各类设备的准确操作。狭隘的驾驶室环境会对驾驶员造成一定的压抑感，可能会降低驾驶员的认知能力和信息储备能力。

在列车正线运行过程中发生突发事件，驾驶员不仅要正确处理突发事件，还需通过广播安抚乘客情绪，避免造成更大范围内的恐慌情绪，同时向车站和运营调度员汇报现场情况，配合现场救援抢险工作。在这些工作过程中，驾驶员工作任务加重，心理负担加大，直接影响了司机驾驶操作的安全性。

在现实驾驶训练中，以上两个因素都无法避免，而用虚拟驾驶系统能够解决现实驾驶训练中出现的不合理问题，很大程度上减少列车线路运行环境对驾驶员作业的影响。

2 虚拟驾驶仿真系统适用性分析

目前的虚拟驾驶系统分为两类：第一类包括提供人机交互操作的司机操纵台，提供线路信息与场景信息的屏幕或投影仪，提供运行环境中各种声音的音响设备。第二类是利用虚拟现实技术，司机使用头盔和数据手套等设备提供逼真度高，沉浸感强的模拟驾驶环境。鉴于虚拟现实技术更具交互感、逼真性以及适用性，本文所使用的是虚拟现实技术，可对运行事故、驾驶操作影响因素、运行环境等进行仿真分析。

2.1 运行事故仿真分析

事件发生后可采用仿真技术验证分析所得的事故原因，确保事故分析的准确性。与此同时，仿真分析可对影响事故发生的薄弱性环节进行反复试验，明确运营过程中的风险点，以便为后续的运营提出整改措施。此外，地铁列车虚拟仿真技术可以还原事故过程，做警示教育，让驾驶员明确该类运行事故的处理方法，避免事故的发生。

2.2 驾驶操作影响因素仿真分析

在虚拟仿真环境下，设置单一变量，通过监测驾驶操作对影响因素进行定性和定量分析。例如分析司机室内照明灯具的排布是否会对驾驶操作产生影响，在对司机室照明环境进行的优化的过程中，保持其他条件不变，分别完成每一种优化后的光线照明环境，并进行模拟实验，对各类照明环境的有效性进行验证。

2.3 运营环境仿真分析

操作者可以选取不同的运营环境对驾驶员的操作进行培训和测试。例如针对大客流情况，为了能够安全疏散客流，车站会根据具体情况建立大客流控制预案，而虚拟仿真也可以针对预案对站台客流疏散进行仿真演练。

3 地铁列车驾驶虚拟仿真系统

城市轨道列车驾驶虚拟仿真系统针对驾驶操作的基本特点，以视景仿真技术和虚拟现实技术为支撑核心，结合三维动画技术，文本，声音，视觉设计等内容，实现对线路场景搭建、司机室基本功能、室外主要设备的真实模拟。

3.1 系统功能结构

根据驾驶环境场景仿真、驾驶理论知识学习、驾驶操作模拟演练、培训考核和观看驾驶过程录像回放等需求，仿真系统包括五个功能模块。

（1）信息设置管理模块。用户可以通过设置个人信息使系统保存个人学习记录，方便下一次登录时可看到自己的学习进度和训练结果。地铁公司也可以输入单位信息查看驾驶员的训练结果，以便了解驾驶员的学习状况。

（2）三维交互操作模块。用户可以在三维虚拟场景中通过司机驾驶操纵台进行场景选择、列车控制、操纵台按钮操作等三维漫游功能，了解驾驶室的设备、基本功能、不同驾驶场景等。三维交互可以使用户身临其境地感受驾驶运行环境和操作，对虚拟场景下的驾驶体验建立更直观的感受。

（3）理论知识学习模块。系统提供驾驶理论知识查看和学习的功能。受训人员可以观看驾驶学习视频进行理论知识的学习，通过模拟驾驶巩固和增强自己的驾驶技能。通过这一模块，可以进一步促进驾驶作业流程的标准化建设。

（4）突发事件虚拟演练模块。用户可选择不同的突发事件场景，依据不同的场景环境和要求完成相应的驾驶操作训练。在这一模块可以增强用户的熟练程度，同时多次模拟可在一定程度上提升驾驶员的心理素质。

（5）考核评价模块。系统针对驾驶操作设置考核内容和标准，司机可在训练结束以后查询评价结果，结合训练指标观看驾驶过程记录视频，复盘驾驶操作过程中的失误和不足之处。

3.2 系统总体架构

根据地铁列车驾驶虚拟仿真系统的需求和功能，本地铁列车驾驶虚拟仿真系统由四大部分组成，分别是“显示层”、“数据层”、“逻辑服务层”、“业务逻辑层”。系统总体构架图如图1所示。

图1：系统总体构架图

其中，显示层包括3D 显示部分和用户操作界面；数据层包括3D 模型数据、动画数据、场景脚本数据、驾驶知识数据、评价结果数据；逻辑服务层负责各模块间的访问；业务逻辑层由整个系统的业务流程和相关系统组成，用来实现相关功能模块的内在逻辑。

3.3 系统三维虚拟场景构建

三维虚拟场景主要包括虚拟司机操作台、声音仿真模块、运行主体环境、列车运行模拟、突发应急场景模块。其中，虚拟司机操作台包括各类按钮、显示面板、操纵手柄、各类仪表等。声音仿真模块包括运行环境声效、轮轨声效、广播系统声效、车辆设备声效、车站站台环境声效以及驾驶环境中的各类声效。运行主体环境包括高架环境、隧道环境、地面周围环境、站台环境以及轨旁各类设施设备。列车运行模拟包括地铁列车的振动传感与运行控制，列车的线路运行状态主要分为启动、牵引、惰性、制动、停车等状态。可选取驾驶员正线运行的车辆作为仿真列车模型，根据实际测得的列车运行状态模拟三维虚拟场景下车辆运行控制和振动感知以及列车周围的虚拟环境。突发应急场景模块包括恶劣天气、车站大客流、前方线路异物侵入等情况。

建立场景模型时首先要对主体场景进行建模。根据运行环境实测数据，真实记录运行环境的视频内容和实拍照片为建模做参考。使用3DSMax 软件采用多边形建模的方法对高架、隧道、地面、站台、轨旁设备进行三维建模。

地铁车辆外形以及驾驶操作台借助实际平面效果图，使用实时渲染和几何优化等技术提高图像质量。使得计算机上生成与真实照片难以区分的图像，实现对虚拟环境的实时交互式真实照片模拟。列车驾驶员手部模型通过挑选合适的人体手部骨骼模型，再配上相应的贴图对手部细节进行优化处理，建设驾驶员手部操作模型。

最后在整体驾驶环境模型建立完成后，利用VRP 三维互动仿真平台对系统所需场景模型进行集成，建立虚拟驾驶场景，完成可视化和交互功能。

4 总结

本文在对地铁列车驾驶员操作任务及影响因素梳理的基础上，结合地铁公司和驾驶员对于地铁列车驾驶虚拟仿真系统的功能需求，给出了一种针对地铁列车驾驶任务训练的虚拟仿真系统。该系统可以帮助驾驶员在虚拟仿真场景下完成驾驶操作训练，同时添加理论学习模块帮助驾驶员营造“学习+练习”一体化的训练氛围，使地铁公司及时了解各驾驶员训练进度和情况以帮助选拔驾驶作业技能优秀的驾驶员上岗。同时，虚拟训练场景的高真实度，强沉浸感有助于高效培训，缩短培训周期，对于驾驶员核心驾驶技能的培训提供了极大的帮助。