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公开(公告)号:CN118333207A
公开(公告)日:2024-07-12
申请号:CN202410340566.2
申请日:2024-03-25
Applicant: 华东交通大学 , 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司 , 清华大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/40 , G06F16/29 , G06F16/2458
Abstract: 本发明实施例涉及一种列车运行轨迹预测方法、装置、设备及介质,该方法包括:根据列车的运行道路对应的道路特性,将所述运行道路划分为多个子运行路段,其中,所述子运行路段的道路特征相同;根据所述列车的当前运行状态信息,确定目标运行状态信息,其中,所述目标运行状态信息包括下一子运行路段的最优运行状态信息,所述下一子运行路段包括与所述列车当前行驶的子运行路段相邻的下一个子运行路段;根据所述目标运行状态信息,生成所述列车运行轨迹,解决了现有技术中存在的重载列的运行效率低且运行耗能大的技术问题,达到了提升重载列车的运输能力的同时减小运行能耗的技术效果。
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公开(公告)号:CN114044032B
公开(公告)日:2023-06-30
申请号:CN202111304092.9
申请日:2021-11-05
Applicant: 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司 , 清华大学
Abstract: 本发明提出一种列车节能驾驶曲线动态优化方法和系统,本发明结合电动列车模型,依托庞氏极值原理,结合列车最优驾驶“最大牵引‑牵引巡航‑惰行‑制动巡航‑最大制动”工况集合,构建基于时空分解的高维图网络,以离散化的“时‑空‑能”状态点作为节点,使用多维复杂资源描述节点间连接弧,将单列车最优控制问题抽象为带时间窗口约束的最短路径旅行问题。本发明公开的方法计算量小,符合系统实时计算要求,可以直接应用于列车节能驾驶曲线优化系统,以解决当前列车自动驾驶系统运算速度与存储能力有限,复杂算法往往难以满足其运算的实时性需求的问题。
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公开(公告)号:CN114044032A
公开(公告)日:2022-02-15
申请号:CN202111304092.9
申请日:2021-11-05
Applicant: 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司 , 清华大学
Abstract: 本发明提出一种列车节能驾驶曲线动态优化方法和系统,本发明结合电动列车模型,依托庞氏极值原理,结合列车最优驾驶“最大牵引‑牵引巡航‑惰行‑制动巡航‑最大制动”工况集合,构建基于时空分解的高维图网络,以离散化的“时‑空‑能”状态点作为节点,使用多维复杂资源描述节点间连接弧,将单列车最优控制问题抽象为带时间窗口约束的最短路径旅行问题。本发明公开的方法计算量小,符合系统实时计算要求,可以直接应用于列车节能驾驶曲线优化系统,以解决当前列车自动驾驶系统运算速度与存储能力有限,复杂算法往往难以满足其运算的实时性需求的问题。
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公开(公告)号:CN110728771A
公开(公告)日:2020-01-24
申请号:CN201910960474.3
申请日:2019-10-10
Applicant: 清华大学 , 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司
Abstract: 本发明涉及一种自动驾驶系统加速度快速在线估计方法及装置,所述方法包括其根据时间窗[(k-2w)T,kT]内的速度数据,采用最小二乘法进行速度曲线拟合来实现加速度的快速估计,所述时间窗[(k-2w)T,kT]内的速度数据记为从历史时刻(k-2w)T到当前kT的历史数据v((k-2w)T),v((k-2w+1)T),…,v((k-1)T),v(kT);根据速度曲线拟合误差的标准差与已知噪声标准差σξ间的关系以及实时计算的加速度a0(t)的相对估计偏差来动态调整所述时间窗[(k-2w)T,kT]的时间窗口的长度。通过最小二乘法的数据矩阵在滑动时间窗内可以实现加速度的快速估计,在ATO平台上采用定点数计算基本不会带来舍入误差累计,舍入误差也可接受。根据曲线拟合的标准差与已知噪声标准差间的关系以及实时计算的加速度的相对估计偏差来动态调整时间窗的长度从而实现低延时高准确度的加速度估计。
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公开(公告)号:CN111688760B
公开(公告)日:2022-04-08
申请号:CN202010581971.5
申请日:2020-06-23
Applicant: 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司 , 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种通过陡坡路段的列车快速节能优化方法及装置,所述方法包括:所述列车通过坡度路段时,将列车的行驶位置x与最优驾驶工况切换点Xswitch比较后切换为最优驾驶工况,所述最优驾驶工况切换点Xswitch的公式表示为本发明提供的通过陡坡路段的列车快速节能优化方法计算量小,满足列车实时性要求,可以在列车速度曲线规划系统中直接应用。
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公开(公告)号:CN113341171A
公开(公告)日:2021-09-03
申请号:CN202110609338.7
申请日:2021-06-01
Applicant: 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司 , 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种具有低延迟特性的列车测速降噪滤波方法及装置,所述降噪滤波方法包括以下步骤:采用最小二乘法完成列车行驶距离曲线拟合,得到基于最小二乘法的最小二乘速度估计值;利用卡尔曼滤波对所述最小二乘速度估计值进行滤波。本发明首先采用最小二乘法求解得到列车的行驶速度和加速度,然后通过对最小二乘法求得的估计速度进行卡尔曼滤波,来进一步降低速度估计的噪声和延迟;采用最小二乘法与卡尔曼滤波结合的方法估计列车速度,可以有效降低速度估计中的噪声,同时尽可能减小速度估计延迟,使得列车速度的估计值尽量靠近真实速度值。
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公开(公告)号:CN110728771B
公开(公告)日:2021-08-17
申请号:CN201910960474.3
申请日:2019-10-10
Applicant: 清华大学 , 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司
Abstract: 本发明涉及一种自动驾驶系统加速度快速在线估计方法及装置,所述方法包括其根据时间窗[(k‑2w)T,kT]内的速度数据,采用最小二乘法进行速度曲线拟合来实现加速度的快速估计,所述时间窗[(k‑2w)T,kT]内的速度数据记为从历史时刻(k‑2w)T到当前kT的历史数据v((k‑2w)T),v((k‑2w+1)T),…,v((k‑1)T),v(kT);根据速度曲线拟合误差的标准差与已知噪声标准差σξ间的关系以及实时计算的加速度a0(t)的相对估计偏差来动态调整所述时间窗[(k‑2w)T,kT]的时间窗口的长度。通过最小二乘法的数据矩阵在滑动时间窗内可以实现加速度的快速估计,在ATO平台上采用定点数计算基本不会带来舍入误差累计,舍入误差也可接受。根据曲线拟合的标准差与已知噪声标准差间的关系以及实时计算的加速度的相对估计偏差来动态调整时间窗的长度从而实现低延时高准确度的加速度估计。
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公开(公告)号:CN118673648A
公开(公告)日:2024-09-20
申请号:CN202310258353.0
申请日:2023-03-16
Applicant: 清华大学 , 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司
IPC: G06F30/20 , G06Q50/40 , G06Q10/0631 , G06F111/04
Abstract: 本公开涉及一种基于深度强化学习的重载铁路优化调度方法和装置,获取包括至少一个列车的列车集合,以及至少一个铁路轨道股道段的股道段集合。确定预设的作业类型集合以及调度约束条件,通过马尔科夫决策过程基于股道段集合、作业类型集合和调度约束条件生成用于确定铁路调度方案的序贯决策问题,并基于强化学习方法解决序贯决策问题得到铁路调度方案,其中包括每个列车的调度策略。本公开通过确定列车集合、股道段集合、作业集合以及约束条件的方式建立仿真环境,并根据马尔科夫决策过程基于仿真环境将铁路调度方案生成问题转化为序贯决策问题,并根据深度强化学习方法自动有效的生成铁路调度方案,提高了生成方案的效率以及效果。
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公开(公告)号:CN111688760A
公开(公告)日:2020-09-22
申请号:CN202010581971.5
申请日:2020-06-23
Applicant: 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司 , 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种通过陡坡路段的列车快速节能优化方法及装置,所述方法包括:所述列车通过坡度路段时,将列车的行驶位置x与最优驾驶工况切换点Xswitch比较后切换为最优驾驶工况,所述最优驾驶工况切换点Xswitch的公式表示为本发明提供的通过陡坡路段的列车快速节能优化方法计算量小,满足列车实时性要求,可以在列车速度曲线规划系统中直接应用。
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公开(公告)号:CN115326066B
公开(公告)日:2025-04-29
申请号:CN202210978775.0
申请日:2022-08-16
Applicant: 华东交通大学 , 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司
Abstract: 本发明涉及一种高速列车高精度定位方法及系统,属于高速列车定位技术领域。先建立多目标优化模型,目标函数为北斗卫星导航系统的定位误差函数、惯性导航系统的距离误差函数、方向误差函数的加权函数,约束条件包括北斗卫星导航系统的定位误差约束、惯性导航系统的距离误差约束和方向误差约束以及电子地图的定位误差约束。再以北斗卫星导航系统的第一定位数据和惯性导航系统的第二定位数据作为多目标优化模型的输入,利用改进的微分进化算法进行求解,得到高速列车的最佳定位数据,基于北斗卫星导航系统、惯性导航系统和电子地图相融合的定位策略,提高了高速列车定位的可靠性,实现了高速列车的高精度定位。
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