近年来，业内掀起了TACS（列车自主控制系统）的研究热潮，一时间，TACS成了业内耳熟能详的的词语。但时至今日，对于TACS的内涵，业内尚没有明确的定义。本文尝试从目前的实践来尝试解释TACS的内涵，目的在于抛砖引玉，引起各位业内同仁的思考与共鸣。

（1）单车智能，V2V与V2X

在自动驾驶汽车的概念中，关于车辆感知周围环境的方式，存在三种场景。

● 单车智能
通过车载传感器实现环境感知。

● 车与车（V2V,Vehicle to Vehicle）通信
通过与其他机动车辆的直接或间接（基于地面网络）通信，实现环境感知

● 车与物（V2X,Vehicle to Everything）通信
通过与道旁基础设施，如交通信号，流量感知系统等设备通信实现对环境的感知。
在轨道交通领域，提及TACS时，业内通常倾向于实现单车智能，将越来越多的功能，分配给车载设备处理，包括自主感知，资源请求，移动授权计算，运行路径规划，运行调整等。
但实践结果表明，受到一些因素的制约，完全基于单车智能实现列车自主控制存在较多困难。这些问题将在下面展开说明。

（2）无线通信系统

现代无线通信系统通常采用0.7~6.0 GHz的电磁波作为通信介质，以缩小天线尺寸，获得使用上的便利性，如WiFi（2.4G/5.8G），LTE-M（1.8G），5G（通常使用3GHz以下频段）等，受制于电磁波本身的性质，此类通信系统无法实现超视距通信。如果列车间使用这类通信系统，则只能进行视距内通信。

而城市轨道交通线路多铺设于隧道内，小半径曲线多，坡度大，净空小，视距受限。计算表明，A型车，500m曲线半径下，视距仅50~60m。在这种情况下，仅实现视距内通信是不够的，要实现车列车超视距通信，必须借助地面网络。

（3）自主感知

列车自主感知包括环境感知和障碍物感知两个方面。

环境感知包括列车通过感知运行环境，包括温度，湿度，露点，风速，降雨及降雪等环境因素，从而判断钢轨的湿滑程度，调整自身的牵引加速度和制动率，减少空转滑行的发生，进而避免因为空转滑行造成的列车位置丢失降级对运营的干扰。

图1 基于环境感知的运行调整

一种环境感知系统如图1所示。

此处没有使用车载环境感知系统，原因在于由于视距的影响，车载感知系统必须在列车进入环境影响区域（如降雨区域）后，才能感知到列车运行环境，在某些情况下，感知到环境变化后，列车已经没有时间做出反应。例如，当列车感知到下雨时，制动距离已经不够，此时如果降低制动率，可能导致安全风险。因此采用轨旁感知系统，可以提前通知列车环境状况，给列车以充分的时间做出运行决策。

针对障碍物感知功能，当前一般认为，TACS主要采用车车通信（V2V）与车载传感器相结合的方式实现。

车车通信（V2V）技术，试图通过列车与列车之间通信（根据上面的分析，通常为通过轨旁通信系统的通信），获知其他列车的位置，作为资源请求、移动授权计算、路径规划和运行调整的依据。甚至将TACS与车车通信等同，即所谓“基于车车通信的列车自主控制系统（TACS）”。业内普遍认为上述做法，具有轨旁设备少，改造的工作量低，系统的反应迅速，控制敏捷（例如实现任意位置折返和精细资源控制）等优势。

采用车车通信技术的确带来一些优势，相对于传统的，基于联锁的控制系统，系统的敏捷性提高了，可以实现任意位置折返和精细资源控制。但也引入了一些新的问题，包括车车通信的建立与重定向管理，车载控制器或通信故障情况下的运营等，这些问题作者在《浅谈CBTC系统的发展方向》一文关于中心-列车架构的介绍中进行了详细的分析。读者如有兴趣可以点击文章链接进行查看。

车载传感器系统通常包括激光雷达，摄像机和毫米波雷达等，当前列车自主感知系统使用的传感器，多从自动驾驶汽车移植而来。但为相比于公路系统，轨道交通车辆的制动距离较长，小型乘用车100km/h速度下的制动距离通常小于50m，而城轨车辆在相同速度下平直轨道上的制动距离通常超过300m；以激光雷达为例，主流激光雷达在200m上可以探测到（0.5x0.5）m左右的物体，因此，使用激光雷达只能从一定程度上降低碰撞后发生的概率，但不能完全避免碰撞的发生。

同时此类传感器均无法突破视距的限制实现超视距探测，只采用基于此类传感器的车载感知系统难以单独满足列车全速运行情况下制动距离内连续探测的需求。

（4）资源请求和计算移动授权

自主资源请求技术源于早期有轨电车系统对道岔的控制，当有轨电车接近道岔时，通过车载控制器存储的运行计划，获取运行目的地，列车通过与道岔控制器通信实现对道岔开通方向的请求，在请求达成后方可继续运行。相对于地铁系统，有轨电车通常是无闭塞的，列车不需要感知其他列车的存在，也不需要感知除道岔外，其他线路资源（如区间轨道、站台、屏蔽门等）的占用情况。而在TACS系统中，通常把资源请求和移动授权计算一起考虑，列车在感知线路资源占用情况的前提下，为自身申请线路资源同时计算移动授权。

传统的CBTC系统移动授权计算是由轨旁控制器（无线闭塞中心，区域控制器等）实现的，轨旁控制器具有全局视角，掌握集中区内所有资源的占用状态，集中区内的列车均向轨旁控制器汇报位置，轨旁控制器统一为所有列车计算移动授权后下发给列车。

将二者相比较，可以发现，如果列车完全自主感知线路资源占用，需要与很多对象进行通信，导致对通信带宽需求的增大，系统延迟的增加。

同时，根据分布式系统的CAP原则，各列车的数据一致性，可用性以及分区一致性（个别列车故障情况下的数据一致性）不能同时达成。

例如，系统中的列车通过互相建立通信和汇报位置，已经达到数据一致，即每个列车都实时获得了所有其他列车的位置。这是如果有一个列车故障退出通信，则为了确保所有列车均获得这一事件，列车之间不得不互相校验，从而增加了通信开销和系统延迟，在系统中列车较多时，这种通信开销将是不可接受的。而这种校验又是必须进行的，列车间的数据不一致将导致极大的运营安全风险。

因此，为了解决这个问题，系统必须划分成足够小分区，每个集中区内的列车数量不能过多。同时，必须设置一台地面设备，来对集中区进行标识，对于进入该集中区的列车提供所在集中区信息和集中区内的列车信息。为了避免大量列车同时与轨旁设备他通信，上述地面设备需要统一掌握集中区内资源占用情况并统一提供给列车。同时出于可靠性考虑，该设备需要冗余分散（一台设备管辖的集中区不宜过多）配置。

通过上面的分析可以看出，完全基于列车自主感知，在大规模网络中实现资源请求和移动授权计算是难以实现的，必须通过轨旁设备予以辅助。TACS系统仅仅是将资源请求和移动授权计算重新分配给车载控制器执行，但轨旁控制器仍然需要保留，只是所承担的功能发生了变化。

（5）自主规划运行路径和自主运行调整

传统CBTC系统中，列车运行路径是在运行图中规定的。ATS系统通过ARS（自动进路设置）功能，根据列车目的地，查询列车运行路径，为列车办理进路。

通常运行图的编制过程中离线完成的，运营公司会准备多套运行图以应对不同的运营场景，如工作日，节假日，重大活动等。近年来虽然有地铁公司提出“动态运行图编制”概念，即根据在线实时感知的运行情况，动态的调整列车运行图，但未见有实施案例。同时，动态运行图编制需要感知大量信息并进行决策，通信量和计算量都相当大，并不是当前车载控制器所能承受的，这项工作最好在地面计算集群中完成。

至于非正常行车情况下，例如某些区段故障，需要经迂回进路或中途折返，此类决策交给列车执行，则需要列车具备较高的智能程度，短期之内不易实现。

传统CBTC系统中的列车运行调整则基本由ATS系统完成，例如，ATS系统可根据列车实际运行时分，客流情况，对列车运行情况进行调整，改变运行等级，以保证正点率或达到节约能源的目标。ATS具有全局视角，可以掌握较多信息，可进行全局优化。列车很难获得全局视角，否则通信量和计算量的压力都较大，从单车智能的角度，对自身的运行调整以及和前方列车的协同，比较容易实现，参见图2，列车可以根据前车的位置、速度和其他必要信息，自主确定运行曲线，在满足服务质量的情况下，减少不必要的牵引制动，从而提高平稳性并节约能源，但线网级别的大范围的运行调整依旧需要ATS系统参与。

殷江宁

上海电气泰雷兹交通自动化系统有限公司技术中心创新经理