近年来，城市轨道交通快速发展对列车控制系统提出了更高的需求，无人驾驶技术凭借高效便捷的优点在此领域应用越发广泛，逐渐成为轨道交通信号系统未来重要发展趋势之一^[1-3]。目前，全自动驾驶(FAO, Fully Automatic Operation)系统已在巴黎、迪拜、新加坡等国外城市地铁投入使用；我国的上海10号线、北京新机场线等也将使用全自动驾驶系统^[4-5]。

FAO系统相比CBTC系统，深度集成了轨旁控制系统、列车控制系统、综合监控系统等众多系统，在提升系统效能、拓展系统功能的同时，也对工程应用的测试提出了挑战。因此，用于验证和测试的仿真系统设计显得尤为关键，良好的仿真系统应该具备系统功能验证、安全性能评估、工程参数评估和系统故障分析等多种功能^[6-7]。针对全自动驾驶系统功能设计，文献[8]提出一种地铁全自动驾驶信号仿真系统基本设计方案，基于简单设计角度出发，对各个系统的信息交互进行简单描述，缺少对系统性能全面深入的设计；文献[9]和文献[10]对FAO系统新增的功能和场景进行了介绍和理论分析，对系统安全性能评估具有借鉴意义，但是无法全面指导系统的设计和实现。

DoDAF是一种能够对系统架构精确描述的设计方法集，能够准确描述复杂系统间各个模型系统运行和交互过程，在多机协同探测系统^[10]、地震预警系统^[11]、武器性能系统评价^[12]等复杂系统设计中得到应用，是复杂系统精细化设计的理想构建方法。

本文依托中国铁道科学研究院集团有限公司轨道交通实验平台，针对中国城市轨道交通协会对全自动驾驶需求规范，基于DoDAF架构精细化设计FAO仿真系统。在全自动驾驶需求和能力构建的基础上实现系统顶层设计，包括概念数据模型、组织关系图、作战活动模型和系统接口等多个视角的系统架构详细设计，基于精细化设计模型，依托广州某线路真实数据搭建仿真系统，验证FAO系统功能。

1   FAO仿真系统顶层设计

DoDAF是美国国防部编写的用以指导复杂系统框架开发的方法集，目前是2.02版本。DoDAF采用标准方法解决复杂系统的结构化问题，通过能力、作战、系统、服务、全景、标准、项目等多个视点将人员、流程和技术设计要素进行融合，形成了具有52个模型的设计框架体系。针对FAO仿真系统特点，本文选取部分视点和模型，完成从需求到详细设计过程，最后实现FAO仿真系统。

1.1   需求概述

AV–1需求概述模型综述了FAO仿真系统的目标、任务、计划、活动、事件等要素。FAO系统通过依靠信号系统、通信系统实现列车控制系统与地面设备的实时信息交互，中心控制室值班人员依靠人工监视与干预保证系统按照计划正常运行以及在系统故障模式下的指挥。FAO系统仿真系统功能需求如下：

（1）F A O系统的功能原理验证；（2）FAO系统的安全性能评估；（3）FAO系统的工程参数评估；（4）FAO系统的故障模式分析。

1.2   能力构建

CV–1能力构想模型描述了FAO仿真系统的能力范围，提供描述能力的战略意义。FAO仿真系统的能力构建包括构想、目的和能力3个层次。总体构想为：通过FAO仿真系统建设，实现对FAO系统的评估。能力构建图，如图 1所示。

图  1  FAO仿真系统能力构建图

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1.3   顶层概念

OV–1顶层概念模型为作战视点（Operational View），研究对象为FAO系统列车运行控制模式，运行模式涵盖了系统在所有运行场景中可能的状态。针对复杂多变的运行环境，FAO系统的列车驾驶存在多种控制模式，不同的控制模式对系统的整体设计、运营模式和管理方式需求不同，具体包括7种运行模式，即：列车自动防护下的人工驾驶模式（CM模式），列车自动驾驶模式（AM模式），等待模式（SB模式），限制人工驾驶模式（RM模式），全自动驾驶模式（FAM模式），蠕动模式（CAM模式）和关机模式（Power Off模式），各个运行模式在特定条件下进行转换，FAO仿真系统模式转换，如图 2所示。

图  2  FAO仿真系统模式转换图

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2   FAO仿真系统详细设计

AV–1、CV–1和OV–1模型共同构建了FAO仿真系统的基本框架。本章从数据、组织、活动和接口等角度精细化设计FAO仿真系统，进一步详细描述系统功能需求和各个子系统间的重要关系。

2.1   概念数据模型

DIV–1概念数据模型图，如图 3所示，描述了FAO仿真系统不同类型数据概念及其相互作用关系。

图  3  FAO仿真系统概念数据模型图

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FAO仿真系统的基础元数据支持了众多上层数据，包括基础规范数据、具体指系统的通信协议、接口规范和技术标准等，这些规范数据规范了系统框架和开发行为。在标准框架基础上，FAO仿真系统的概念数据包括系统管理数据、设计工程数据、运营数据和维保数据4部分。设计工程数据与系统开发阶段有密切关系，是FAO仿真系统工程参数评估的重要内容；系统管理数据、运营数据和维保数据是系统生命周期中评价系统性能的重要参考依据。

2.2   组织关系模型

OV–4组织关系图描述了FAO仿真系统中各子系统的隶属关系、指挥关系和协同关系。FAO系统与列车、牵引供电、基础设施、维护、通信、车站等其他外部众多系统联系，满足列车自动化实时控制的要求。FAO仿真系统组织关系图，如图 4所示。FAO仿真系统实现时，牵引供电、基础设施等不易在实验室实现的外部连接系统可以使用仿真系统或者软件进行模拟，最终实现FAO仿真系统运行场景全实现。

图  4  FAO系统组织关系图

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2.3   作战活动模型

OV–5b作战活动模型描述了FAO系统仿真系统执行能力，具体而言是描述系统在不同工作状况下的转换过程，在何种情况下实现状态的转换，明确输入输出条件。FAO系统仿真系统涉及8种工作状态，在10个条件下会产生转换，如图 5所示。车辆系统在唤醒上电命令下从断电工况变为待命工况，在出库命令条件下进入车辆段内变为场内工况。当车辆进入洗车线开始洗车命令和驶离洗车线结束洗车线的命令下，洗车工况与场内工况相互转换。在出段命令下，车辆进入正线工况。在终点站清客和清客完成启动条件下，正线工况与清客工况相互转换。入库条件下车辆转换为清扫工况。在按压检修和复位检修条件下，系统在清扫工况与检修工况之间转换。

图  5  FAO仿真系统OV-5b作战活动模型

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2.4   系统接口模型

bSV-1系统接口描述了FAO仿真系统包含子系统之间信息交互关系。系统接口图，如图 6所示。每个子系统又包含众多模块，相互之间通过规定协议完成数据信息交互。

图  6  FAO仿真系统bSV-1系统接口

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3   FAO仿真系统实现

基于顶层设计和详细设计，在实验室搭建FAO仿真系统。FAO仿真系统按照设备现场安放位置可分为中心、车站、轨旁仿真和车载4部分。仿真数据采用广州7号线一期数据设计实现，包括1个车辆段和4个设备集中站，其中，车辆段和1个设备集中站采用真实机柜，其余使用工控机模拟系统功能。依照广州7号线列车运行时刻表，列车从车辆段自动出段后，经过站台自动停站、开关屏蔽门后，最后自动进入车辆段完成自动驾驶过程。

4   结束语

在全自动无人驾驶投入工程应用之前，需要实验等多种手段验证其功能和安全性，本文设计并在实验室搭建了基于DoDAF框架的FAO仿真系统，仿真实验结果表明，FAO仿真系统满足初始全自动化功能要求，并为以后的工程化研究提供了重要参考依据。

下一阶段，FAO系统将在实验线路上进行上道实验，进一步验证系统功能。由于真实系统与仿真系统在某些参数上会有差异，因此，在后续的工程应用中，需要根据现场条件和实际需求进行适量修改，减少实验误差，更好地服务于工程应用。