高速列车智能驾驶算法仿真研究

• 作者: 张佩 李小龙 王钦钊 盖伟龙
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 高速列车 人工驾驶策略 数据挖掘 智能驾驶
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 交通体系与工具仿真
• 页码范围: 184-188
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 4054字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2019.03.037

摘要

对应用于高速列车智能驾驶系统的智能驾驶算法进行研究,可以有效弥补人工驾驶的缺陷.对智能驾驶算法进行研究,需要综合考虑线路限速信息和列车实时运行信息,完成智能驾驶算法设计.传统的智能驾驶算法先根据限速曲线设定目标速度曲线并精确跟踪,实现高速列车的智能驾驶,但忽略了工况切换次数,导致能耗大且舒适性低.提出基于数据挖掘的高速列车智能驾驶算法,突破跟踪目标速度曲线的控制思想,将人工驾驶策略应用于高速列车智能驾驶中,无需设定列车目标速度曲线,仅采用人工驾驶数据和数据挖掘方法,利用挖掘的人工驾驶策略实现列车的多目标智能驾驶.仿真结果表明,所提算法能够有效降低能耗提高舒适度,实现列车的平稳、舒适、准点、精确运行.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王钦钊		9	14	1.0	3.0
2	李小龙		4	11	1.0	3.0
3	张佩		1	1	1.0	1.0