CN113501029A - 一种城铁障碍物及脱轨检测装置及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种城铁障碍物及脱轨检测装置及方法，包括：传感模块、感知模块、存储模块、通信模块和被动避障装置，所述通信模块将感知模块提供的预警信号及时传递给列车控制***；所述被动避障装置设置在列车前端转向架上，且所述被动避障装置包括机械***和电气***，所述机械***用于将碰撞过程中的能量转化成弹性势能，并对碰撞时发生的碰撞位移转化成电信号传递给电气***对列车的制动***进行控制；所述传感模块和所述被动避障装置的信号输出端与所述感知模块的信号输入端连接，所述感知模块的信号输出端与所述存储模块和通信模块的信号输入端连接，大大提升了碰撞风险以及脱轨风险判断的精准度。
Description
技术领域
本发明涉及列车运行安全检测及控制技术领域，具体涉及一种城铁障碍物及脱轨检测装置及方法。
背景技术
随着科技的不断发展，我国的铁路建设同样发展迅速，并且近年来经过多次提速，大量的特快列车、直达列车开始运行。在2007年第六次提速后，铁道部开行“和谐号”动车组，时速可高达200公里以上。尤其是高速铁路陆续建成，如京广高铁、京沪高铁、沪昆高铁，运行最高时速达到350公里。除轮轨外，磁悬浮列车也作为城际轨道交通的一部分。在列车的运行速度越来越快的情况下，列车的行驶安全问题也越来越被重视，基于自动驾驶技术的飞速发展，列车行驶过程中的障碍物和脱轨检测显得尤为重要。
由于不同传感器获取信息维度不同，因此需要通过多传感器标定进行统一，通过标定各传感器的参数，确定各传感器间数据的映射关系。且传感器信息采集不是瞬时发生，而在一定时间内，列车和障碍物会产生相对位移，因此，传感器采集数据的不同步若不进行处理则会导致障碍物和脱轨风险判定结果偏差较大。
发明内容
本发明针对现有技术中存在的技术问题，提供一种城铁障碍物及脱轨检测装置及方法，通过对障碍物及脱轨检测装置结构进行优化，并采用该装置对碰撞及脱轨风险检测方式进行优化提升，结合深度学习技术以及数据融合技术，大大提升了碰撞风险以及脱轨风险判断的精准度，保证列车高速稳定运行。
根据本发明的第一方面，提供了一种城铁障碍物及脱轨检测装置，其包括：
传感模块、感知模块、存储模块、通信模块和被动避障装置，
所述传感模块包括毫米波雷达、激光雷达、视觉摄像头、红外摄像头以及若干数据采集传感器，分别用于对列车前方障碍物信息和脱轨判断所需参数进行检测；
所述感知模块通过车载主机搭载计算机视觉和深度学习算法完成障碍物检测、障碍物追踪和轨道线检测功能，进行数据分析和处理并提供预警信号；
所述存储模块将行车过程中的数据信息进行存储以便于回顾预警历史中列车运行情况，同时给检测装置提供训练数据以进行深度学习；
所述通信模块将感知模块提供的预警信号及时传递给列车控制***；
所述被动避障装置设置在列车前端转向架上，且所述被动避障装置包括机械***和电气***，所述机械***用于将碰撞过程中的能量转化成弹性势能，并对碰撞时发生的碰撞位移转化成电信号传递给电气***对列车的制动***进行控制；
所述传感模块和所述被动避障装置的信号输出端与所述感知模块的信号输入端连接，所述感知模块的信号输出端与所述存储模块和通信模块的信号输入端连接。
在上述技术方案的基础上，本发明还可以作出如下改进。
可选的，还包括主动避障装置，所述主动避障装置的信号输出端与所述感知模块的信号输入端连接，且所述主动避障装置和所述被动避障装置独立运行。
可选的，所述被动避障装置的机械***包括检测横梁、检测组件和滑动组件；所述检测组件设置在检测横梁上，所述检测横梁与所述滑动组件连接，使得所述检测横梁能够与所述滑动组件相对滑动；所述检测组件包括连接架、密封箱体和固定支架，所述连接架将所述密封箱体固定连接在检测横梁上，所述固定支架将所述密封箱体与滑动组件连接；所述密封箱体内设有齿条组件、板弹簧、拨针限位架、开关支架、接近开关、限位开关和位移传感器，所述板弹簧和所述拨针限位架固定在所述齿条组件上端侧面，所述板弹簧一端穿过所述开关支架与齿条组件连接，另一端与固定支架或密封箱体内壁连接，所述接近开关和限位开关通过安装支架固定在开关支架上端，且所述限位开关拨针穿过所述开关支架并通过拨针限位架限位，所述位移传感器的检测杆与板弹簧接触；所述密封箱体外侧与所述检测横梁之间设有钢丝连接件。
根据本发明的第二方面，提供了一种城铁障碍物及脱轨检测方法，其包括以下步骤：
步骤一：采用上述检测装置对运行过程中的列车同时进行碰撞检测和脱轨检测；
步骤二：对采集的信息进行预处理，即对碰撞检测和脱轨检测过程中的产生的数据信息进行图像目标分割，通过深度学习算法将图像中的物体同背景环境分离开，确定不同物体的轮廓信息，并同时进行轨道线分割，确定轨道的方向；
步骤三：对经过预处理后的数据信息进行数据融合和特征提取，采用卡尔曼滤波算法，利用目标的动态信息，去掉噪声的影响，将分割后的图像数据和获取自激光雷达以及毫米波雷达的点云数据进行坐标统一，确定图像中物体在空间中的坐标和相对速度；
步骤四：根据步骤三处理后的数据信息进行障碍物和脱轨风险判定，通过物体的坐标和相对速度，以及轨道的方向，计算物体是否与车体有碰撞的风险，车载主机同时获取脱轨检测提供的列车加速度数据，通过加速度与设定阈值的比较判断车体是否有脱轨的风险；
步骤五：基于步骤四的判断，若列车有碰撞或脱轨风险，车载主机向列车控制***发出报警信号，以进行列车紧急制动。
可选的，脱轨检测时，对列车轮轴的加速度信号进行采集，并检测列车运行速度是否大于设定值，同时对加速度信号进行分析，并判断是否需要旁路该加速度信号并输出报警信号至TCMS、VCU、EB-LOOP。
可选的，脱轨检测功能配置有多个脱轨检测控制单元，当脱轨检测发生故障时，将每个脱轨检测控制单元与列车应急安全隔离回路旁路，且脱轨检测的旁路功能能够由驾驶室上手动操作，将脱轨检测功能停止。
可选的，所述步骤五过程中发出的报警信号包括障碍物的参数信息，所述参数信息包括该障碍物的数量、大小、形状、类型、相对速度，以及碰撞时间。
可选的，根据障碍物的参数信息对该障碍物的风险等级进行评估，并输出风险等级参数，将风险等级参数与设定的阈值进行比较，判断是否需要采取紧急制动措施，若不需要采取紧急制动措施时，返回到程序入口等待下一帧数据的处理。
可选的，在某时刻检测到障碍物消失后，输出正常状态信息，且列车恢复到检测到障碍物前的列车状态。
可选的，对列车轮轴的加速度信号进行采集时，同时采集轮轴X轴方向和Z轴方向上的加速度信号，并以此计算得出列车的脱轨系数以供后续对脱轨风险进行判定。
附图说明
图1为本发明提供的一种城铁障碍物及脱轨检测装置的原理框图；
图2为本发明提供的一种城铁障碍物及脱轨检测装置的结构示意图；
图3为本发明提供的一种城铁障碍物及脱轨检测装置的检测组件的剖面结构示意图；
图4为本发明提供的一种城铁障碍物及脱轨检测装置的俯视图；
图5为本发明提供的一种城铁障碍物及脱轨检测方法的运行流程图；
图6为本发明提供的一种城铁障碍物及脱轨检测方法的避障检测流程图；
图7为本发明提供的一种城铁障碍物及脱轨检测方法的脱轨检测流程图；
图8为本发明提供的一种城铁障碍物及脱轨检测方法的脱轨检测逻辑图。
其中，检测横梁1、钢丝连接件2、检测组件3、固定支架4、接近开关5、限位开关6、拨针限位架7、齿条组件8、拨针9、板弹簧10、开关支架11、密封箱体12、连接架13。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
图1为本发明提供的一种城铁障碍物及脱轨检测装置，如图1所示，其包括：
传感模块、感知模块、存储模块、通信模块和被动避障装置，
所述传感模块包括毫米波雷达、激光雷达、视觉摄像头、红外摄像头以及若干数据采集传感器，分别用于对列车前方障碍物信息和脱轨判断所需参数进行检测；
所述感知模块通过车载主机搭载计算机视觉和深度学习算法完成障碍物检测、障碍物追踪和轨道线检测功能，进行数据分析和处理并提供预警信号；
所述存储模块将行车过程中的数据信息进行存储以便于回顾预警历史中列车运行情况，同时给检测装置提供训练数据以进行深度学习；
所述通信模块将感知模块提供的预警信号及时传递给列车控制***；
所述被动避障装置设置在列车前端转向架上，且所述被动避障装置包括机械***和电气***，所述机械***用于将碰撞过程中的能量转化成弹性势能，并对碰撞时发生的碰撞位移转化成电信号传递给电气***对列车的制动***进行控制；
所述传感模块和所述被动避障装置的信号输出端与所述感知模块的信号输入端连接，所述感知模块的信号输出端与所述存储模块和通信模块的信号输入端连接。
可以理解的是，基于背景技术中的缺陷，本发明实施例提出了一种城铁障碍物及脱轨检测装置，其中，传感模块是利用各种集成传感器采集路况信号。集成了常见的传感器包括：红外、毫米波雷达、激光雷达、视觉摄像头等。由于单一传感器均无法在复杂场景独立完成传感任务，所以通过多传感器融合是必要的，进行传感器之间的取长补短，进行整体的路况感知。此外，数据采集传感器用于对列车的其他参数进行采集，如加速度、速度等。
在一种可能的实施例方式中，还包括主动避障装置，所述主动避障装置的信号输出端与所述感知模块的信号输入端连接，且所述主动避障装置和所述被动避障装置独立运行。
可以理解的是，主动避障装置与被动避障装置相对独立运作，可以使得两者的运行不相互影响。
在一种可能的实施例方式中，所述被动避障装置的机械***包括检测横梁1、检测组件3和滑动组件；所述检测组件3设置在检测横梁1上，所述检测横梁1与所述滑动组件连接，使得所述检测横梁1能够与所述滑动组件相对滑动；所述检测组件3包括连接架13、密封箱体12和固定支架4，所述连接架13将所述密封箱体12固定连接在检测横梁1上，所述固定支架4将所述密封箱体12与滑动组件连接；所述密封箱体12内设有齿条组件8、板弹簧10、拨针限位架7、开关支架11、接近开关5、限位开关6和位移传感器，所述板弹簧10和所述拨针限位架7固定在所述齿条组件8上端侧面，所述板弹簧10一端穿过所述开关支架11与齿条组件8连接，另一端与固定支架4或密封箱体12内壁连接，所述接近开关5和限位开关6通过安装支架固定在开关支架11上端，且所述限位开关6拨针9穿过所述开关支架11并通过拨针限位架7限位，所述位移传感器的检测杆与板弹簧10接触；所述密封箱体12外侧与所述检测横梁1之间设有钢丝连接件2。
可以理解的是，如图2-图4所示，被动避障装置是安装在列车两端转向架上。列车运行过程中，当装置的检测横梁1与列车运动线路上的障碍物发生碰撞时，将使检测横梁1向列车运行的反方向摆动，碰撞时的能量将转化成弹性势能。根据检测装置设计的参数，弹性势能达到一定值后，将触发传感器开关，通过该装置的车载控制单元使列车产生紧急制动。同时将紧急制动信号上传至列车控制***,之后由列车控制***转发给控制中心。
电气***为安装于列车电气柜内的车载机箱；***间为电缆连接，将机械***内的传感器数据传给电气***。
通过机械***完成障碍物碰撞的能量传递，当列车运行过程中与轨道上的障碍物发生碰撞后，一部分动能将通过检测装置转化为弹簧的弹性势能。同时弹簧产生与运动方向相反的位移，这个位移通过传感器进行检测，当位移超过设定值，将触发传感器产生信号，并传递给电气***，电气***断开列车制动安全回路，使列车产生紧急制动。同时该信号经由雷车控制***上传至控制中心。
实施例中，障碍物检测能力：
触发条件：1/2mv2>1kx2；
m为障碍物质量(Kg)，V为列车相对运行速度(km/h)；
板弹簧的倔强系数K＝100KN/m，x为板弹簧位移量；
检测触发条件：
障碍物高度须高于横梁最低高度；
障碍物高度不能高于车底高度。
图5为本发明提供的一种城铁障碍物及脱轨检测方法的检测流程图，如图5所示，其包括以下步骤：
步骤一：采用上述检测装置对运行过程中的列车同时进行碰撞检测和脱轨检测；
步骤二：对采集的信息进行预处理，即对碰撞检测和脱轨检测过程中的产生的数据信息进行图像目标分割，通过深度学习算法将图像中的物体同背景环境分离开，确定不同物体的轮廓信息，并同时进行轨道线分割，确定轨道的方向；
步骤三：对经过预处理后的数据信息进行数据融合和特征提取，采用卡尔曼滤波算法，利用目标的动态信息，去掉噪声的影响，将分割后的图像数据和获取自激光雷达以及毫米波雷达的点云数据进行坐标统一，确定图像中物体在空间中的坐标和相对速度；
步骤四：根据步骤三处理后的数据信息进行障碍物和脱轨风险判定，通过物体的坐标和相对速度，以及轨道的方向，计算物体是否与车体有碰撞的风险，车载主机同时获取脱轨检测提供的列车加速度数据，通过加速度与设定阈值的比较判断车体是否有脱轨的风险；
步骤五：基于步骤四的判断，若列车有碰撞或脱轨风险，车载主机向列车控制***发出报警信号，以进行列车紧急制动。
可以理解的是，脱轨检测通过加速度传感器的输出变化监控列车脱轨状态，一旦发生脱轨，直接将脱轨信号传输至车载主机。车载主机经逻辑判断后，直接控制列车紧急制动，保证行车安全。
***运作时，分避障检测和脱轨检测两部分进行运作，检测参数通过车载主机进行计算，形成对障碍物和列车行驶壮阔的判断，并向列车控制***发出预警信号。
其中，避障检测流程图如图6所示。
由于不同传感器获取信息维度不同，因此需要通过多传感器标定进行统一，通过标定各传感器的参数，确定各传感器间数据的映射关系。首先进行摄像机和激光雷达的标定，在产生的点云投影图像内，寻找其中具有明显边缘的物体和标志物，与摄像机获取图像进行比对。毫米波雷达则需要引入激光雷达作为桥梁，通过同一***中毫米波雷达与相机的外参和相机与激光雷达的外参，计算得到毫米波雷达与激光雷达的外参，将毫米波雷达数据投影到激光雷达坐标系中与激光点云进行融合，并画出相应的鸟瞰图进行辅助验证。
由于传感器信息采集不是瞬时发生，而在一定时间内，列车和障碍物会产生相对位移，所以传感器信息同步也是必要的。我们通过算法控制时间同步和运动补偿来进行。对于多传感器数据的融合，我们采用卡尔曼滤波算法，利用目标的动态信息，去掉噪声的影响，得到一个关于目标位置的好的估计。卡尔曼滤波算法是一个根据当前时刻目标的检测状态，预测估计目标下一时刻目标检测状态的一个动态迭代循环过程。
详细运作流程如下：
首先通过视觉摄像机，激光雷达和毫米波雷达进行数据采集并将检测所需的数据并传送给车载主机。视觉摄像机提供车辆前方的图像数据；激光雷达提供车辆前方的3D点云数据；毫米波雷达提供列车前方的2D点云数据。然后对图像数据进行图像目标分割，通过深度学习算法将图像中的物体同背景环境分离开，确定不同物体的轮廓信息。在这一流程中，同时进行轨道线分割，确定轨道的方向。下一步进行传感器特征融合，将分割后的图像数据和获取自激光雷达以及毫米波雷达的点云数据进行坐标统一，确定图像中物体在空间中的坐标和相对速度。通过上一步的数据处理，可以进行障碍物判定，通过物体的坐标和相对速度，以及轨道的方向，计算物体是否与车体有碰撞的风险。车载主机同时获取脱轨检测模块提供的列车加速度数据，通过加速度与阙值的比较判断车体是否有脱轨的风险。如果有碰撞/脱轨风险，车载主机向列车控制***发出报警信号，以进行列车制动。
对于感知模块，其主要实现以下功能：
目标检测：通过深度学习技术识别在行驶过程中遇到的可能的障碍物，如行人、动物、石块、旁边的列车等，并准确提供物体的相对于本车的空间位置信息。
障碍物追踪：通过采集的不同时序的信息，对识别到的动态障碍物进行动态跟踪识别，提供相对速度，前进方向等信息。为碰撞风险评估提供必要的数据。
轨道线检测：采用深度学习算法精准识别轨道线，并且判断本车行车轨迹，结合障碍物信息以分辨物体是否会影响正常行驶。
综合各功能提供的结果，对潜在的碰撞风险进行评估，并通过通信模块向控制***传输预警信号。
在一种可能的实施例方式中，如图8所示，脱轨检测时，对列车轮轴的加速度信号进行采集，并检测列车运行速度是否大于设定值，同时对加速度信号进行分析，并判断是否需要旁路该加速度信号并输出报警信号至TCMS、VCU、EB-LOOP。
可以理解的是，防脱轨检测时检测到列车脱轨或存在极大的列车脱轨风险，则脱轨装置控制单元会立即向(TCMS)列车控制***发送“检测到脱轨”信号，然后终端紧急安全回路对整个列车紧急制动。
在一种可能的实施例方式中，脱轨检测功能配置有多个脱轨检测控制单元，当脱轨检测发生故障时，将每个脱轨检测控制单元与列车应急安全隔离回路旁路，且脱轨检测的旁路功能能够由驾驶室上手动操作，将脱轨检测功能停止。
可以理解的是，如果该防脱轨检测发生故障，则可以将每个脱轨检测控制单元与列车应急安全隔离回路旁路。此外，脱轨检测的旁路功能也可以由驾驶室上手动操作，将脱轨检测装置启用停止检测功能。
在一种可能的实施例方式中，所述步骤五过程中发出的报警信号包括障碍物的参数信息，所述参数信息包括该障碍物的数量、大小、形状、类型、相对速度，以及碰撞时间。
可以理解的是，首先，根据障碍物的数量、大小、形状、类型和相对速度等参数能够判定该障碍物对列车行驶的安全影响，因此，输出报警信息时，附带以上参数信息以供其查看和了解以及计算和反馈控制。
在一种可能的实施例方式中，根据障碍物的参数信息对该障碍物的风险等级进行评估，并输出风险等级参数，将风险等级参数与设定的阈值进行比较，判断是否需要采取紧急制动措施，若不需要采取紧急制动措施时，返回到程序入口等待下一帧数据的处理。
可以理解的是，基于以上信息，能够对该障碍物对列车运行的影响进行评估，通过设置评估规则，根据上述基本参数信息输出该障碍物导致的碰撞风险的等级，能够直观的对该次碰撞风险进行了解，以及***可以设定根据该风险等级的不同直接输出不同的反馈控制以进行应对，因此，能够提升反应的智能化程度。
在一种可能的实施例方式中，在某时刻检测到障碍物消失后，输出正常状态信息，且列车恢复到检测到障碍物前的列车状态。
可以理解的是，当障碍物在发生碰撞前消失时，输出正常运行的参数信息，且列车所有预警和报警以及基于报警状态产生的对应控制均恢复至列车检测到障碍物前的列车状态，直至下一个障碍物被检测到。
在一种可能的实施例方式中，对列车轮轴的加速度信号进行采集时，同时采集轮轴X轴方向和Z轴方向上的加速度信号，并以此计算得出列车的脱轨系数以供后续对脱轨风险进行判定。
可以理解的是，脱轨检测控制单元是防脱轨检测的主控制版，列车内所有脱轨检测控制单元均通过列车线相连。脱轨检测的传感器模块安装在列车的车轮或齿轮箱大齿轮轴上，主控板的工作状态就是车载机箱的工作状态，根据主控板的功能，车载机箱有以下几个运行状态：
自检状态：***上电初始化，需要验证继电器能否正常动作。
工作状态：***自检完成后，主控板正常运行
紧急制动状态：确定轨面有障碍物或列车脱轨后，主控板控制EB继电器动作，EB环路断开，列车紧急制动。
故障状态：***自检时，继电器不能正常吸合断开或通信故障时，主控板向TCMS报告***故障后停止工作，并点亮车载机箱前面板故障灯。
主控板的逻辑框图如图7所示。
测量轮轴X向和Z向加速度信号，以此计算列车的脱轨系数。其工作逻辑如图8所示。
需要说明的是，在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详细描述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式计算机或者其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包括这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种城铁障碍物及脱轨检测装置，其特征在于，其包括传感模块、感知模块、存储模块、通信模块和被动避障装置，
所述传感模块包括毫米波雷达、激光雷达、视觉摄像头、红外摄像头以及若干数据采集传感器，分别用于对列车前方障碍物信息和脱轨判断所需参数进行检测；
所述感知模块通过车载主机搭载计算机视觉和深度学习算法完成障碍物检测、障碍物追踪和轨道线检测功能，进行数据分析和处理并提供预警信号；
所述存储模块将行车过程中的数据信息进行存储以便于回顾预警历史中列车运行情况，同时给检测装置提供训练数据以进行深度学习；
所述通信模块将感知模块提供的预警信号及时传递给列车控制***；
所述被动避障装置设置在列车前端转向架上，且所述被动避障装置包括机械***和电气***，所述机械***用于将碰撞过程中的能量转化成弹性势能，并对碰撞时发生的碰撞位移转化成电信号传递给电气***对列车的制动***进行控制；
所述传感模块和所述被动避障装置的信号输出端与所述感知模块的信号输入端连接，所述感知模块的信号输出端与所述存储模块和通信模块的信号输入端连接。
2.根据权利要求1所述的一种城铁障碍物及脱轨检测装置，其特征在于，还包括主动避障装置，所述主动避障装置的信号输出端与所述感知模块的信号输入端连接，且所述主动避障装置和所述被动避障装置独立运行。
3.根据权利要求1所述的一种城铁障碍物及脱轨检测装置，其特征在于，所述被动避障装置的机械***包括检测横梁、检测组件和滑动组件；所述检测组件设置在检测横梁上，所述检测横梁与所述滑动组件连接，使得所述检测横梁能够与所述滑动组件相对滑动；所述检测组件包括连接架、密封箱体和固定支架，所述连接架将所述密封箱体固定连接在检测横梁上，所述固定支架将所述密封箱体与滑动组件连接；所述密封箱体内设有齿条组件、板弹簧、拨针限位架、开关支架、接近开关、限位开关和位移传感器，所述板弹簧和所述拨针限位架固定在所述齿条组件上端侧面，所述板弹簧一端穿过所述开关支架与齿条组件连接，另一端与固定支架或密封箱体内壁连接，所述接近开关和限位开关通过安装支架固定在开关支架上端，且所述限位开关拨针穿过所述开关支架并通过拨针限位架限位，所述位移传感器的检测杆与板弹簧接触；所述密封箱体外侧与所述检测横梁之间设有钢丝连接件。
4.一种城铁障碍物及脱轨检测方法，其特征在于，其包括以下步骤：
步骤一：采用权利要求1-3任一所述的一种城铁障碍物及脱轨检测装置对运行过程中的列车同时进行碰撞检测和脱轨检测；
步骤二：对采集的信息进行预处理，即对碰撞检测和脱轨检测过程中的产生的数据信息进行图像目标分割，通过深度学习算法将图像中的物体同背景环境分离开，确定不同物体的轮廓信息，并同时进行轨道线分割，确定轨道的方向；
步骤三：对经过预处理后的数据信息进行数据融合和特征提取，采用卡尔曼滤波算法，利用目标的动态信息，去掉噪声的影响，将分割后的图像数据和获取自激光雷达以及毫米波雷达的点云数据进行坐标统一，确定图像中物体在空间中的坐标和相对速度；
步骤四：根据步骤三处理后的数据信息进行障碍物和脱轨风险判定，通过物体的坐标和相对速度，以及轨道的方向，计算物体是否与车体有碰撞的风险，车载主机同时获取脱轨检测提供的列车加速度数据，通过加速度与设定阈值的比较判断车体是否有脱轨的风险；
步骤五：基于步骤四的判断，若列车有碰撞或脱轨风险，车载主机向列车控制***发出报警信号，以进行列车紧急制动。
5.根据权利要求4所述的一种城铁障碍物及脱轨检测方法，其特征在于，脱轨检测时，对列车轮轴的加速度信号进行采集，并检测列车运行速度是否大于设定值，同时对加速度信号进行分析，并判断是否需要旁路该加速度信号并输出报警信号至TCMS、VCU、EB-LOOP。
6.根据权利要求5所述的一种城铁障碍物及脱轨检测方法，其特征在于，脱轨检测功能配置有多个脱轨检测控制单元，当脱轨检测发生故障时，将每个脱轨检测控制单元与列车应急安全隔离回路旁路，且脱轨检测的旁路功能能够由驾驶室上手动操作，将脱轨检测功能停止。
7.根据权利要求4所述的一种城铁障碍物及脱轨检测方法，其特征在于，所述步骤五过程中发出的报警信号包括障碍物的参数信息，所述参数信息包括该障碍物的数量、大小、形状、类型、相对速度，以及碰撞时间。
8.根据权利要求7所述的一种城铁障碍物及脱轨检测方法，其特征在于，根据障碍物的参数信息对该障碍物的风险等级进行评估，并输出风险等级参数，将风险等级参数与设定的阈值进行比较，判断是否需要采取紧急制动措施，若不需要采取紧急制动措施时，返回到程序入口等待下一帧数据的处理。
9.根据权利要求8所述的一种城铁障碍物及脱轨检测方法，其特征在于，在某时刻检测到障碍物消失后，输出正常状态信息，且列车恢复到检测到障碍物前的列车状态。
10.根据权利要求5所述的一种城铁障碍物及脱轨检测方法，其特征在于，对列车轮轴的加速度信号进行采集时，同时采集轮轴X轴方向和Z轴方向上的加速度信号，并以此计算得出列车的脱轨系数以供后续对脱轨风险进行判定。
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