城市轨道交通全自动驾驶车辆安全可靠性设计分析

引言

随着城市化进程加速，传统轨道交通面临运能瓶颈与安全挑战。全自动驾驶技术凭借高效率与低人工依赖优势成为发展方向。然而其复杂系统特性对安全性提出更高要求，尤其在传感器融合、通信延迟与算法鲁棒性等方面存在潜在风险。基于此，本文旨在通过该系统级与子系统级安全设计，探索提升列车运行可靠性的关键技术路径，为行业安全规范制定提供参考依据。

1 城市轨道交通的作用

城市轨道交通是现代城市综合交通体系的核心组成部分，具有大容量、高效率、低能耗和低碳排放等显著优势。其主要作用体现在：提升公共交通服务水平，通过轨道网络实现客流集散与快速通达，缓解地面交通拥堵如高峰时段OD 客流分布优化；支撑城市空间结构演化，依托TOD 模式引导人口与产业沿线路集聚；增强城市韧性，具备较高的运行可靠性和抗干扰能力如 CBTC 基于通信的列车控制系统保障行车安全；推动绿色出行，单位乘客碳排放远低于私家车，助力“ 双碳” 目标实现。因此，城市轨道交通不仅是城市可持续发展的基础设施，更是智慧城市建设的重要载体。

2 全自动驾驶车辆安全可靠性体系构成

2.1 功能安全

功能安全是确保系统在发生故障时仍能维持安全状态的关键设计准则。依据 IEC61508 及 ISO26262 标准，通过 SIL 等级划分例如 SIL1–4 量化风险控制要求，并映射至ASIL 以指导开发过程。关键子系统如牵引系统、制动系统、信号系统及车门控制系统均需按 SIL 等级实施硬件冗余、故障检测与安全机制设计如三取二表决、安全回路，确保单点失效不引发危险事件，实现系统级安全目标。

2.2 故障安全机制

故障安全机制旨在系统发生故障时仍能进入预定义安全状态。单点故障容忍能力确保任一组件失效不导致功能丧失，符合 SIL 等级要求；冗余架构设计如双通道冗余与三取二表决提升系统容错能力，实现关键信号的高可用性；系统降级运行策略允许在部分故障下维持有限功能如限速运行或自动停车，保障乘客安全并支持后续救援，是全自动驾驶车辆可靠运行的核心支撑机制。

2.3 信息安全

信息安全是保障全自动驾驶车辆通信与控制安全的关键环节。针对拒绝服务攻击、中间人攻击等威胁，采用网络隔离如VLAN 划分、入侵检测系统和访问控制列表实施防护；通过国密算法实现数据加密与完整性校验，结合数字证书与双向身份认证机制确保节点可信；并遵循防御纵深策略，在物理层、网络层、应用层构建多级安全防护体系，有效抵御多层次攻击，提升系统整体抗风险能力。

2.4 人因与运维安全

人因与运维安全是全自动驾驶系统可靠运行的重要保障。运营人员角色由传统司机转向远程监控员，需依托集中控制中心实现对多列车状态的实时感知与干预；异常工况下的人机交互设计采用告警分级机制，结合可视化界面与语音提示，提升操作响应效率；同时引入人因工程学优化交互逻辑，降低误操作风险，确保在系统故障或人工介入场景中实现安全、高效的人机协同。

3 安全风险与失效模式分析

系统级风险源于全自动驾驶车辆整体架构的脆弱性，包括传感器失效、通信中断如无线链路丢包或 CBTC 系统时延超标及算法误判如深度学习模型在极端场景下决策错误，可能引发列车失控、延误或碰撞，威胁乘客安全与运营连续性。子系统级风险指关键功能模块失效引发的局部故障，如制动系统延迟、牵引力失控及车门异常开启门控单元误触发，易导致列车无法及时停车、运行不稳或乘客跌落风险。外部环境风险包括极端天气如暴雨导致轨道湿滑或信号干扰、异物侵入及轨道设备老化如钢轨疲劳裂纹、道床沉降，可能引发列车脱轨、制动失效或通信中断，威胁运行安全。

4 安全可靠性设计关键路径

4.1 基于模型的系统工程应用

基于模型的系统工程通过统一建模语言、SysML 等工具构建全生命周期数字孪生模型，实现需求、架构、行为与验证的闭环管理。在全自动驾驶车辆设计中，模型的系统工程支持功能安全分析如 FTA/FMEA、接口一致性校验、多学科协同仿真如控制算法与机械结构耦合，提升系统级可靠性与可追溯性，显著降低后期变更成本，是保障复杂系统安全可靠交付的核心方法论。

4.2 数字孪生驱动的仿真验证平台

数字孪生驱动的仿真验证平台通过构建物理车辆与虚拟模型的实时映射，集成多源数据如传感器信号、运行轨迹、环境参数，实现全场景闭环仿真。利用高保真动力学模型如ADAMS/Car 与交通流仿真例如VISSIM 耦合，支持功能安全验证例如 SIL 认证、故障注入测试例如 FaultInjection 及边缘计算决策算法优化，显著提升自动驾驶系统在极端工况下的鲁棒性与可测性，是保障列车安全落地的关键技术支撑平台。

4.3AI 辅助决策与异常检测算法

AI 辅助决策与异常检测算法通过深度学习模型例如LSTM、CNN 对列车运行数据进行特征提取与模式识别，实现故障早期预警与状态预测。例如基于时序数据的故障预测模型可识别牵引系统过热、制动缸压力异常等趋势性问题，结合强化学习优化应急处置策略，提升系统自适应能力。该技术在异常工况下提供决策支持，减少人为干预延迟，增强全自动驾驶车辆的运行安全性与可靠性，是智能运维的重要支撑手段。

4.4 实时状态监测与健康管理系统

实时状态监测与健康管理系统例如 PHM 通过部署多源传感器网络采集振动、温度、电流等关键参数，结合信号处理技术例如 FFT、小波变换与机器学习算法实现设备状态评估。系统利用剩余使用寿命预测例如RUL模型对轴承、齿轮箱等核心部件进行健康诊断，自动触发维护工单并生成故障趋势报告，支持预防性维修策略制定。PHM 显著提升全自动驾驶车辆的可维护性与可用性，降低非计划停运风险，是保障系统长期安全可靠运行的关键技术支撑。

结束语

总而言之，全自动驾驶车辆的安全可靠性设计需贯穿需求定义、系统集成到运维验证全过程。融合功能安全架构、冗余控制逻辑、纵深防御机制与人机协同优化，可有效应对多维风险。未来，应加强跨学科协同创新，推动数字孪生与AI 驱动的智能诊断技术落地，构建主动防御型安全体系，为城市轨道交通迈向高可靠、高韧性、智能化时代奠定坚实基础。

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