检索结果-南通市图书馆

面向关键场景的货运机车自动驾驶控制策略研究

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

控制与信息技术 2024年第3期 36-44页

作者：沈子扬白金磊钟谱华周黄标易杰中车株洲电力机车研究所有限公司湖南株洲412001

目前,机车自动驾驶装置已应用于多条线路,并取得了一定的阶段性成果。由于运用场景复杂、控制对象非线性和离散性强等因素,其在运行考核期间出现了一些问题和挑战,包括列车区间运行出现冲动与涌动现象、站内对标停车精度不符合要求、大... 详细信息

目前,机车自动驾驶装置已应用于多条线路,并取得了一定的阶段性成果。由于运用场景复杂、控制对象非线性和离散性强等因素,其在运行考核期间出现了一些问题和挑战,包括列车区间运行出现冲动与涌动现象、站内对标停车精度不符合要求、大上坡起车失败、空气制动性能评估困难等,严重影响机车运行的平稳性和行车安全性。对此,文章针对面向关键场景的自动驾驶操纵控制技术,通过深入分析运行操作规程与历史运行数据,优化列车动力学模型参数,建立精确的基本阻力模型和空气制动模型;设计了基于专家知识库的平稳操纵策略、智能停车控制策略、空气制动终端预测控制方法、模型与数据驱动的安全评估方法等,最终解决了现场运行中出现的难题。在朔黄铁路线神池南站至肃宁北站区间进行了实车试验,结果显示,采用这些策略后,组合两万吨列车实现了正线运行100%的自动控车,这为机车自动驾驶常态化运用提供了技术基础。

关键词：机车自动驾驶系统驾驶策略空电制动平稳控制

一种多感知多约束奖励机制的驾驶策略学习方法

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

吉林大学学报（工学版） 2022年第11期52卷 2718-2727页

作者：王忠立王浩申艳蔡伯根北京交通大学电子信息工程学院北京100044

针对交通场景的复杂性和多变性,深度学习算法和深度强化学习方法适应性较差的问题,本文提出一种基于多感知输入多约束奖励函数的深度强化学习方法。方法的输入包括前视图像和激光雷达数据和鸟瞰图信息,多种输入信息经过编码网络得到潜... 详细信息

针对交通场景的复杂性和多变性,深度学习算法和深度强化学习方法适应性较差的问题,本文提出一种基于多感知输入多约束奖励函数的深度强化学习方法。方法的输入包括前视图像和激光雷达数据和鸟瞰图信息,多种输入信息经过编码网络得到潜在空间表示,经过重构后作为驾驶策略学习的输入,并在奖励函数的设计中综合考虑了横纵向误差、航向、平稳性、速度等多种约束,从而有效提高了场景的适应能力和策略学习的收敛速度。在仿真环境CARLA下搭建了典型的交通场景对方法的性能进行了仿真验证,并对多约束奖励机制进行了分析对比。结果表明:本文方法能实现车辆在多场景下的驾驶决策,性能明显优于同类SOTA方法。

关键词：车辆工程深度强化学习驾驶策略多奖励函数

基于集成学习的重载列车辅助驾驶策略生成与优化研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于集成学习的重载列车辅助驾驶策略生成与优化研究

作者：兰红勇北京交通大学

学位级别：硕士

重载铁路在大宗货物运输上具有能耗小、成本低、效率高的优势。由于重载列车载重大、编组长,且我国“西煤东运”重载线路纵断面起伏大,目前我国重载列车驾驶主要由司机根据经验形成的指导曲线进行操纵,司机人工驾驶难度和工作强度很大... 详细信息

重载铁路在大宗货物运输上具有能耗小、成本低、效率高的优势。由于重载列车载重大、编组长,且我国“西煤东运”重载线路纵断面起伏大,目前我国重载列车驾驶主要由司机根据经验形成的指导曲线进行操纵,司机人工驾驶难度和工作强度很大。并且随着重载线路运能提升需求带来的行车密度的加大,对司机驾驶操纵水平提出了更高的要求,因此研究重载列车辅助驾驶策略,对保证重载列车安全平稳运行和降低司机劳动强度具有重要意义。本文着重对重载列车驾驶策略中,空气制动施加缓解时机和大小以及牵引/电制动力大小的操纵问题开展研究。以我国某条实际重载线路的历史列车运行数据为基础,首先通过数据预处理得到数据集,然后针对空气制动控制量离散和牵引/电制动力控制量连续的特性,采用集成学习方法分别构建空气制动控制模型和牵引/电制动控制模型,最后根据重载列车操纵要求对模型输出进行约束调整,实现对两种控制量的智能控制。针对变坡道场景下,司机的操纵时机和输出控制量大小影响列车运行平稳性的问题,本文以最小化列车运行过程中的车钩力为优化目标,以重载列车操纵规程要求为约束条件,并将列车运行工况作为决策量,结合改进后的遗传算法和建立的重载列车动力学模型,对上述决策问题进行优化求解,从而得到重载列车在变坡道上的最佳平稳驾驶曲线。结合我国某条实际重载线路数据和列车编组数据,分别对不同场景下的重载列车驾驶策略进行仿真验证。仿真结果表明,在长大下坡道场景下,控制模型能够合理地输出空气制动减压量以及牵引/电制动力的大小,而且列车运行过程中的最大车钩力大小满足列车纵向力安全评定指标;在变坡道场景下,采用本文所提出的优化算法生成的平稳驾驶曲线,不仅符合安全驾驶指标的要求,而且与实际司机驾驶曲线相比,列车运行过程中的最大车钩力减小了18.7%,进一步说明了本文所提出方法的有效性。图26幅,表13个,参考文献67篇。

关键词：重载列车驾驶策略空气制动牵引/电制动平稳优化

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

复杂气象环境下高速列车驾驶策略研究

复杂气象环境下高速列车驾驶策略研究

作者：雷雅荔北京交通大学

学位级别：硕士

我国国土面积幅员辽阔,地理、气象环境复杂,加之高速铁路列车运行速度高,运营场景多样等特点,如何针对危及行车安全的气象灾害建立科学有效的预警机制,保障高速铁路列车安全运营是迫切解决的问题和研究课题。现有灾害天气下的行车是根... 详细信息

我国国土面积幅员辽阔,地理、气象环境复杂,加之高速铁路列车运行速度高,运营场景多样等特点,如何针对危及行车安全的气象灾害建立科学有效的预警机制,保障高速铁路列车安全运营是迫切解决的问题和研究课题。现有灾害天气下的行车是根据调度中心发送的临时限速命令完成紧急控车,该方法主要凭借司机进行人为速度调控。分析实际运营环境有效建立列车运行管制机制,车载根据收到的气象预警信息主动规划列车推荐速度曲线指导列车运行。变交通安全管理的被动防范为主动预防,既可以降低灾害天气对安全行车的影响,也保证了最大程度的行车效率。本文通过对不同气象类型的灾害风险进行识别和诊断,提出列车的预警限速预案,采用反向学习机制和数据更新策略优化的遗传算法对高速列车运行速度曲线进行优化计算,构建高速铁路气象预警平台对列车运行控制进行仿真验证。主要研究内容如下:(1)对典型操纵控制原则和线路限速模型等约束条件进行研究分析,综合确定列车不同运行状态下的驾驶策略。考虑运行性能指标之间相互制约的关系,建立多目标优化模型,采用模糊层次分析法为指标权重设计提供理论依据。(2)分析不同灾害天气高速铁路列车安全运营的影响机理,应用相应高速铁路列车运行速度管控方案,提出了灾害天气下的列车运行防护策略。进一步确定高速铁路自然灾害预警系统的基本架构和预警信息传输流程。(3)考虑灾害天气下列车运行速度防护要求,重新规划线路限速条件,采用加速度作为优化列车运行速度曲线的决策变量,提出一种结合加速度调整方法的遗传算法。针对算法自身的局限性,提出反向学习机制和数据更新策略优化办法,并通过实际线路进行仿真验证。结果表明:优化后的驾驶曲线满足准时、舒适度、以及停车要求,且节能效果提升7.41%。(4)根据功能需求和系统特点,确定高速铁路车站气象预警系统、预警车载人机界面、接口通信模块的架构特点和基本组成,组建高速铁路气象预警仿真平台,实现灾害气象场景下的列车运行状态调整方案的仿真验证,为改善高速铁路安全状况和灾害防护方案提供理论依据与技术支撑。图64幅,表14个,参考文献80篇。

关键词：高速铁路防灾安全监控预警机制遗传算法驾驶策略速度控制

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

大规模自动驾驶车辆优势驾驶策略的演化

大规模自动驾驶车辆优势驾驶策略的演化

作者：蒋润菘中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院)

学位级别：硕士

随着经济的发展和城市规模的扩张,城市道路交通的规模和负荷不断增大,道路交通拥堵、交通事故等问题日益增多。为了实现大规模交通系统总体状况的改善,需要综合考虑多个优化目标,例如交通事故、交通堵塞和道路通行能力,仅考虑单一目标... 详细信息

随着经济的发展和城市规模的扩张,城市道路交通的规模和负荷不断增大,道路交通拥堵、交通事故等问题日益增多。为了实现大规模交通系统总体状况的改善,需要综合考虑多个优化目标,例如交通事故、交通堵塞和道路通行能力,仅考虑单一目标的优化则可能造成其他性能指标的劣化。随着技术的完善与政策的推动,自动驾驶汽车与智能交通的渗透率越来越高,这为解决城市交通问题提供了新的方法和途径。因为在交通系统中车辆之间存在相互影响,合作和竞争无处不在,仅提高单车行动能力对于整体路网的优化能力有限。并且从博弈论角度,自私的个体行为可能会恶化整体的收益。所以对自动驾驶车辆行驶策略进行优化,使其具有与周围车辆和其他智能体实时交互、协同行动的能力是十分有必要的。针对大规模自动驾驶车辆的行驶策略多目标优化问题,本文提出了基于动态演化的行驶策略优化方法。本方法结合了多目标优化与复制者动态模型,用来探索自动驾驶车辆的学习-模仿-选择过程,通过动态演化的方式求解出使得总体效用最优的种群状态。在动态演化的过程中自动驾驶车辆通过博弈观察其他智能体的行为,通过对比各自的效用变化从而选择更优的驾驶策略,最终种群状态逐渐收敛到演化均衡点,此时优势策略得以涌现,总体交通状况得到改善。通过仿真实验,本工作得到了不同交通条件下的动态演化结果。本工作在SUMO交通流仿真平台中导入了超过40000辆虚拟自动驾驶汽车以及包含真实城市拓扑结构信息的地图文件。仿真实验表明在不同的交通状况下,交通系统经过动态演化,种群状态会收敛到不同的稳定状态。在低密度条件下,激进策略与理性策略以一定比例共存,而保守策略则消亡;而在高密度条件下,理性策略占据整个系统,而激进和保守策略均消亡。经过动态演化后系统的效用均有不同程度的提高,其中整体平均速度提高了8%～16%,事故率降低了10%～78%。最后根据复制动态模型的特性,本文证明了通过动态演化实验得到的种群状态是纳什均衡点,利用行驶策略动态演化算法可以得到多目标优化问题的稳定解。本工作从交通管理者的视角对自动驾驶策略的优化设计提供了一定的参考。

关键词：驾驶策略动态演化演化博弈理论复制者动态

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于遗传算法的重载列车驾驶策略研究

铁道学报 2020年第7期42卷 110-116页

作者：俞花珍黄友能王明主何占元孟宪洪李永亮北京交通大学电子信息工程学院北京100044 朔黄铁路发展有限责任公司河北肃宁062350 交控科技股份有限公司北京100070 北京交通大学轨道交通运行控制系统国家工程研究中心北京100044

针对重载列车在长大下坡道运行时需采取循环制动来保证列车安全运行的难点问题,通过分析重载列车动力学模型和操纵要求,研究了一种基于遗传算法的列车驾驶策略。首先,基于线路数据和列车编组数据,对重载列车运行过程进行了动力学模型的... 详细信息

针对重载列车在长大下坡道运行时需采取循环制动来保证列车安全运行的难点问题,通过分析重载列车动力学模型和操纵要求,研究了一种基于遗传算法的列车驾驶策略。首先,基于线路数据和列车编组数据,对重载列车运行过程进行了动力学模型的建立;然后以操纵要求建立约束集,设计了以工况(制动和制动缓解)转换点为编码对象的驾驶策略生成算法;最后选取朔黄铁路一段长大下坡道实际线路数据,仿真得到最优的工况转换序列,并生成列车驾驶曲线。分析仿真驾驶曲线与指导驾驶曲线速度的均方根误差以及速度误差的期望和方差,表明该方法是可行的。

关键词：重载列车长大下坡道驾驶策略遗传算法

基于双状态动态规划混动汽车坡道生态驾驶策略

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

汽车安全与节能学报 2021年第3期12卷 373-379页

作者：付雪青王宝森杨建军高海洋何邦全赵华郭文翠刘双喜天津大学机械工程学院天津300354 中国汽车技术研究中心有限公司汽车工程研究院天津300300

研究了车辆驶过坡道的驾驶时间对混合动力汽车(HEV)生态驾驶(ECO)策略的影响,通过调整车速来改善驾驶人的驾驶策略以减少车辆能耗。所构建ECO驾驶策略模型,采用以驾驶里程和车速为双状态、以驾驶时间为阶段变量的动态规划,以车辆驱动能... 详细信息

研究了车辆驶过坡道的驾驶时间对混合动力汽车(HEV)生态驾驶(ECO)策略的影响,通过调整车速来改善驾驶人的驾驶策略以减少车辆能耗。所构建ECO驾驶策略模型,采用以驾驶里程和车速为双状态、以驾驶时间为阶段变量的动态规划,以车辆驱动能量和制动能量之和为目标函数,这是由于在实际道路下HEV油耗主要受车辆需求能量影响。运行于不同驾驶策略,对HEV整车模型进行计算。结果表明:与固定车速驾驶策略相比,采用ECO驾驶策略,对上下坡工况和下上坡工况,车辆油耗分别降低17.6%和12.2%;相比于下上坡工况,上下坡工况采用ECO驾驶策略车辆油耗对驾驶时间更加敏感。

关键词：生态驾驶(ECO) 混合动力汽车(HEV) 坡道驾驶时间驾驶策略双状态动态规划

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多目标约束的机车驾驶策略优化研究

铁道运输与经济 2016年第2期38卷 87-92页

作者：王烈王鹏胡齐芽张海洋中国铁道科学研究院运输及经济研究所北京100081 中国铁路总公司运输局北京100844 中国科学院计算数学与科学工程计算研究所北京100190

在概述国内外研究现状的基础上,分析影响机车牵引能耗的4类主要因素,提出机车驾驶策略优化研究即在满足安全、准点、舒适等多目标条件的约束下,寻找一条最优速度曲线,使列车由起点到达终点消耗的能量最少。将列车运行的全过程划分为平... 详细信息

在概述国内外研究现状的基础上,分析影响机车牵引能耗的4类主要因素,提出机车驾驶策略优化研究即在满足安全、准点、舒适等多目标条件的约束下,寻找一条最优速度曲线,使列车由起点到达终点消耗的能量最少。将列车运行的全过程划分为平缓坡、上坡和下坡等多种运行状态的组合,通过建立基于多目标约束的能耗最优控制模型,提出不同阶段对应的机车驾驶策略,并通过实车验证该模型具有显著的节能效果。

关键词：铁路机车能耗驾驶策略多目标约束

纯电动车加速—滑行(PnG)驾驶策略的节能潜力

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

汽车安全与节能学报 2014年第2期5卷 192-200页

作者：张抗抗欧阳明高徐梁飞华剑锋李建秋赵小羽成艾国清华大学汽车安全与节能国家重点实验室上汽通用五菱股份有限公司

通过仿真与测功机台架试验,评估了一种纯电动车加速-滑行(PnG)驾驶策略的节能潜力。研究PnG策略中多个参数之间的关系,包括震荡距离、PnG周期与单位行驶里程平均电耗。建立电机与传动系统的空转损耗模型。用试验进行模型参数辨识。对滑... 详细信息

通过仿真与测功机台架试验,评估了一种纯电动车加速-滑行(PnG)驾驶策略的节能潜力。研究PnG策略中多个参数之间的关系,包括震荡距离、PnG周期与单位行驶里程平均电耗。建立电机与传动系统的空转损耗模型。用试验进行模型参数辨识。对滑行阶段的离合器断开或闭合的PnG驾驶策略和定速策略等3种情景,进行能量流仿真分析与转鼓试验。结果显示:在相同平均速度的条件下,无离合器的纯电动车PnG驾驶策略,没有节能潜力;与定速策略相比,滑行阶段离合器断开的策略,可节能约8.5%。

关键词：纯电动汽车驾驶策略加速-滑行(PnG) 定速驾驶功率损耗能量流