公开(公告)号：CN113562020B

公开(公告)日：2022-06-14

申请号：CN202110834266.6

申请日：2021-07-22

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 郭北苑 ,  孙玉龙 ,  方卫宁 ,  鲍海峰 ,  李开成

IPC: B61L15/00 ,  B61C17/00

Abstract: 本发明涉及一种模仿人类智能的高速列车停车控制方法及系统，其属于高速列车控制的领域，其中方法包括：设置基于ACT‑R认知结构的高速列车停车认知模型；将历史行驶信息加载至高速列车停车认知模型内；当检测到列车处于运行状态时，触发高速列车停车认知模型获取当前行驶信息；通过高速列车停车认知模型，基于当前行驶信息，从历史行驶信息中选取出匹配历史信息；通过高速列车停车认知模型，基于当前行驶信息和匹配历史信息，生成挡位控制指令；基于挡位控制指令对列车进行控制。本发明具有使ATO系统具有更高的类人特征，从而提高驾驶绩效的效果。

公开(公告)号：CN113562020A

公开(公告)日：2021-10-29

申请号：CN202110834266.6

申请日：2021-07-22

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 郭北苑 ,  孙玉龙 ,  方卫宁 ,  鲍海峰 ,  李开成

IPC: B61L15/00 ,  B61C17/00

Abstract: 本发明涉及一种模仿人类智能的高速列车停车控制方法及系统，其属于高速列车控制的领域，其中方法包括：设置基于ACT‑R认知结构的高速列车停车认知模型；将历史行驶信息加载至高速列车停车认知模型内；当检测到列车处于运行状态时，触发高速列车停车认知模型获取当前行驶信息；通过高速列车停车认知模型，基于当前行驶信息，从历史行驶信息中选取出匹配历史信息；通过高速列车停车认知模型，基于当前行驶信息和匹配历史信息，生成挡位控制指令；基于挡位控制指令对列车进行控制。本发明具有使ATO系统具有更高的类人特征，从而提高驾驶绩效的效果。