地鐵閘機通行邏輯控制的設計

羅 煌

(廣州市地下鐵道總公司，511300，廣州∥工程師)

自動售檢票(AFC)系統是融計算機、電子、通信技術、自動控制、機械制造于一體的自動化售、檢票系統，是城市軌道交通的重要組成部分。

閘機作為地鐵自動售檢票系統中的一種自動檢票設備，它的啟用極大增強了車站處理大客流的能力［1］。在正常情況下，乘客進出付費區和非付費區都需經過閘機。閘機是直接面對乘客的設備，其運行的好壞，不僅影響到乘客對地鐵公司的信任和親善程度，還影響到地鐵公司的票務收益。

乘客通行邏輯控制技術是門式閘機的重要組成部分。門式閘機的乘客通行邏輯控制是利用安裝于通道兩側的光電傳感器，識別通道內通行的乘客及隨身物，根據識別結果控制扇門的開關，實現對乘客的出入控制。如何讓持有效票的乘客快速、安全地通行，并合理阻擋持無效票或無票者通行，是乘客通行邏輯控制技術的關鍵。

1 閘機設備

隨著科技的不斷進步，閘機也在不斷發展中，按阻擋方式分類，分別出現了轉桿式閘機、拍打式扇門閘機、剪式扇門閘機［2］，分別如圖1、圖2 及圖3所示。

圖1 轉桿式閘機

圖2 拍打式扇門閘機

隨著AFC 系統的發展，門式閘機應用越來越普及。與轉桿式閘機相比(見表1)，門式閘機具有直觀的允許通行提示(刷卡后有開門動作)，阻擋機構不與乘客直接接觸，人機友好性好，而且結構簡單，可靠耐用，維護成本低［3］。

門式閘機又分為剪式扇門型和拍打式扇門型2種。通過對比分析，可以大致了解兩種扇門的優缺點，詳見表2。

根據以上比較，雖然轉桿式閘機可以最大限度避免單張票多人連續通過的問題，但與乘客有接觸，不利于攜帶大件行李通過，且通行速度相對較慢，在緊急疏散時存在安全隱患;而由于剪式門閘機具有通行速度快、利于在緊急情況下疏散乘客等優點，所以在安全及快速疏散人流的指導原則下，目前地鐵普遍采用剪式扇門閘機［4］。

圖3 剪式扇門閘機

表1 門式閘機和轉桿式閘機性能對比表

表2 剪式扇門閘機與拍打式扇門閘機性能對比表

2 閘機通行邏輯控制的設計

通行邏輯控制技術是閘機的重要技術，是保證有票乘客自由出入、阻止無票乘客進出的“看門人”技術［5］。

2.1 通行邏輯控制設計原則

通行邏輯控制是為了實現地鐵站內乘客的進出控制，是閘機的主要技術之一，它的總體設計思路是:

(1)要符合國人使用習慣，適合我國國情，滿足軌道交通使用環境的要求;

(2)將乘客安全通行作為第一重要因素，滿足通行安全性要求;

(3)設計傳感器布置和識別算法時，既要滿足乘客識別準確性和乘客通行實時性要求，又要滿足系統的可靠性和經濟性要求。

通行邏輯控制的設計須充分考慮安全、通行效率、經濟效益等方面。

2.1.1 安全原則

地鐵作為服務性交通行業，閘機的通行安全性是第一考慮因素。只要安全區傳感器被遮擋，閘機扇門就不關閉，保證乘客的安全通行。

2.1.2 最大通行原則

閘機作為客流出入的控制設備，通行邏輯控制應考慮在單位時間內盡可能通過最大的客流量，并避免人員擁擠。

2.1.3 最大收益原則

閘機作為收費設備，還需要盡可能增加收益，通行邏輯控制應能對各種逃票行為(尾隨等)進行控制，在保證持票乘客正常進出的同時避免損失［6］。

2.2 閘機傳感器布置

本設計是通過檢測通道內光電傳感器的狀態變化，結合一定的算法來實現乘客的通行控制。因此，識別的準確性與傳感器的數量和位置都有密切的關系。

2.2.1 傳感器的數量

根據實情試驗，在識別算法一定時，傳感器數量ns越多，相應的分布密度就大，識別的準確性V 越好。在傳感器數量初始遞增階段，識別準確性V 快速上升，但傳感器數量(分布密度)到達某一值后，識別準確性V 基本保持不變，兩者關系如式(1)［6］:

式中，k 為經驗調整系數，其變化如圖4所示。由圖4 可見傳感器數量不宜太少。

圖4 識別準確性V 與傳感器數量ns變化關系

識別實時性，即識別用時T 跟傳感器數量ns呈現指數遞增關系。在傳感器數量初始遞增階段，識別用時T 增長緩慢，但傳感器數量到達某一值后，識別用時T 就迅速上升，兩者關系如式(2)［6］:

t——每條指令的執行用時;

J——經驗調整系數，與程序的執行有效性相關。

其變化如圖5所示。因此，從識別實時性角度來看，傳感器數量不宜太多。

圖5 識別用時T 與傳感器數量ns變化關系

設計的閘機尺寸為2 000 mm(長)×280 mm(寬)×1 100 mm(高)，要求通行邏輯算法的理論分類精確度為 99.99%，識別算法用時不得高于20 ms。

利用式(2)的用時變化關系，要求 ns≤J ×此處取 t =1 μs，J =1.2，則 ns不大于 17.15 組。于是 ns的選擇范圍為 17、16、15、14。根據通道的對稱要求，選擇為16 組傳感器。

4.金融監管不到位。企業金融監管在管理的過程中沒有起到該有的作用，存在著不足，管理部門不能夠明確各個部門的崗位職責，所以對其監管的力度就十分有限。一旦發生金融會計風險，就不可避免地會產生部門之間相互推卸責任，問題不能夠及時、更好地解決，新的問題重復不斷地產生。

識別準確性除了與傳感器數量密切相關之外，同時也取決于傳感器的位置選擇。

2.2.2 傳感器的位置

不同位置的傳感器，在識別算法中的作用和對識別準確性的影響不同，即提取的乘客通行特征值不同。通過對閘機通道內可能布置通行監控傳感器的位置進行乘客特征值提取能力分析，即位置權值分布統計，可以實現在傳感器數量一定下的分布位置最優。

所謂位置權值是指此位置所能提取的乘客通行特征值的信息包涵度，若位置權值越高，則對應的通行監控傳感器可以提取更能反映乘客通行的特征值，更能準確識別通行物。

對位置權值的分布統計，可以采用乘客實測分析法和乘客通行模型法。所謂乘客實測分析法，即將所有位置點都安裝上傳感器，對實時采集的不同乘客、各種通行行為下的傳感器狀態進行統計分析。如果能獲取全部乘客的通行樣本，乘客實測分析法具備非常好的準確性。由于乘客實測分析法需要獲得不同乘客的通行樣本，這是非常困難的，同時，當通道內傳感器的分布位置坐標發生變化時，需要重新實測。

由于實際乘客通行樣本獲取的困難，提出了基于乘客通行模型的位置權值分布。在分析我國相關國家標準的基礎上，對乘客(行人)進行通行模型分析。通行模型包括乘客標準立姿、乘客通行步行圖、乘客步行側投影［8］。根據乘客通行步行圖和步行姿勢側投影，仿真通行監控傳感器的狀態變化，利用GRBF 神經網絡實現對通道內分布位置的權值分布統計［9］。

利用GRBF 神經網絡對仿真耦合獲得的傳感器采樣數據進行逼近學習，借助GRBF 神經網絡的超空間曲線擬合特性，綜合連接權就獲得閘機通道內位置的權值分布，如圖6所示。圖中每一個小方塊表示相應的位置點，方塊區域越黑表示對應的位置權值越大［7］。

圖6 閘機通道內位置的權值分布圖

2.2.3 傳感器的布點

根據上面的傳感器數量算法結果和位置選擇算法結果，結合閘機本身的設計特點就可以獲得合理的通道傳感器布置圖，如圖7所示。

圖7 通道傳感器布置圖

圖7 中編號ST1 至ST16 為16 組通行監控傳感器，通行識別算法利用此16 組的傳感器狀態信息，實現對通道內通行物的分類和通行行為的識別。

2.3 通行邏輯控制設計方法

基于通道傳感器設計的通行邏輯理論上有2種方法:一是將所有可能的乘客行為列出，在總結的基礎上設計。但實際上這種方法是不可能的，乘客的行為具有不可預測性，同時也是無窮的，因此不可能總結所有的情況。二是基于傳感器的狀態變化從數學上對所有可能的情況進行設計，但要實現也是很困難的。如果傳感器少了，狀態變化就不足以判斷乘客通行行為;如果多了，以16對傳感器為例計算，16 對傳感器就有216種狀態，而其變化就要考慮216×216即232種情況，要想對這么多種狀態進行程序設計也是不可能的。

因此結合兩者的優勢，采用簡化的方式，基于通行監控傳感器輸出狀態的組合邏輯變化，將16 對傳感器進行分組處理，如分成4 組，這時就只要考慮24=16 種狀態，而變化為 16 ×16 =256 種，這就有可能進行程序設計了。但這樣一來就可能遺漏一些實際的情況，為減少這種影響，我們的辦法是:先分組處理主要的通行邏輯，然后再考慮尾隨、反向闖閘、乘客通過的計數、兒童的防護檢測等情況，最后得到閘機的通行邏輯控制設計方案。

以進閘機為例，對16 組傳感器進行分組，根據通道及扇門位置劃分為5 個區，如圖8所示。

圖8 閘機通道傳感器分組布置圖

各傳感器的區域及功能見表3。

3 結語

通過閘機在地鐵中的實際運行情況，說明基于通行邏輯控制的剪式扇門閘機是適合地鐵使用的，在未來的地鐵線網建設中應繼續采用，并不斷完善。由于技術一直由國外廠家掌握，因此通過對通行邏輯技術的研究，進行自主研發，標志著AFC 系統設備國產化又向前邁出一大步。解決門式閘機關鍵模塊長期依賴進口的問題，可以極大地降低建設方在AFC 系統方面的投資和系統運營后的維護成本，進一步推動AFC 系統國產化項目和業務的快速發展。同時基本掌握其中的關鍵技術(乘客通行邏輯控制)，能為企業和社會培養一批AFC 行業的專業技術人員，有利于后續的技術完善。

表3 傳感器區域及功能

目前一種研究方向是事件識別技術，以分區檢測再組合的理念代替單個邏輯。傳感器分區域檢測處于該區的物體是否成人乘客，以及乘客所處的位置、行為，然后再根據這些行為做通行計數、開關門、報警等判斷處理，即傳感器——事件——控制。為設計新型城市軌道交通閘機進行了有益的嘗試。在未來的工作中，也可以考慮其他的識別技術，例如步態識別、人像識別、人工智能等，進一步提高識別率。

［1］田娟榮，周孝清，李健.地鐵自動檢票閘機對人員疏散的影響分析［J］.火災科學，2006，15(1):38.

［2］李建省，張美鳳.自動檢票中的啟門式閘機控制系統［J］.城市軌道交通研究，2008(1):38.

［3］廣州市地下鐵道總公司.廣州市軌道交通線網票務策略AFC系統功能專題研究［R］.廣州:廣州市地下鐵道總公司，2005.

［4］李建省，張美鳳.地鐵閘機控制系統中人體識別技術的研究與應用［J］.電氣傳動自動化，2008，30(1):22.

［5］李胤.門式檢票機設計及通行法則研究［D］.上海:上海交通大學，2010.

［6］廣州市地下鐵道總公司.基于神經網絡的自動售檢票門式閘機通行邏輯研究［R］.廣州:廣州市地下鐵道總公司，2006.

［7］于明玖，葉軍，陸長德.中國成年人尺寸標準在產品設計中的應用方法［J］.江蘇大學學報:自然科學版，2006，27(B09):64.

［8］黃穎松，梁協雄，曹長修.基于GRBF 神經網絡的脫硫預報模型［J］.計算機工程與應用，2003(24):218.