一种高铁列车多计划协同调整方法及系统

    公开(公告)号:CN117314048A

    公开(公告)日:2023-12-29

    申请号:CN202311119637.8

    申请日:2023-08-31

    Abstract: 本发明涉及一种高铁列车多计划协同调整方法及系统,该方法包括:构建考虑行车资源优化配置的列车运行事件‑活动网络;根据列车运行事件‑活动网络中具体的事件和活动,构建考虑列车运行图、动车组运用计划、乘务运用计划和车站作业计划的协同调度模型;将协同调度模型的输入数据:原列车运行图、原动车组运用计划、原乘务运用计划以及原车站作业计划为模型中的事件和活动集,作为模型中约束的输入;采用拉格朗日松弛算法对协同调度模型进行求解,获得调整后的列车运行图、动车组运用计划、乘务运用计划和车站作业计划。本发明能实时为调度员提供更切实际的列车运行调整方案。

    一种基于事件触发的多列车协同容错控制方法

    公开(公告)号:CN117163108A

    公开(公告)日:2023-12-05

    申请号:CN202310986259.7

    申请日:2023-08-07

    Abstract: 本发明涉及一种基于事件触发的多列车协同容错控制方法,包括:构建多列车运行动力学模型;计算本列车的位置追踪误差和本列车的速度追踪误差,以及得到位置预设性能控制信号和速度预设性能控制信号;分别设计本列车的故障率估计函数及补偿故障引起的扰动函数,以及设计虚拟控制信号,以及还设计容错控制输入信号;设计本列车的分布式事件触发条件,以及当满足本列车的分布式事件触发条件时,更新本列车的容错控制输入信号且同时向作为本列车的相邻车辆的下一辆列车发送本列车的速度追踪误差和本列车的速度预设性能控制信号,从而有效地实现在列车执行器性能下降情况和通信资源受限情况下保证列车协同运行。

    多制式协同的列车运行一体化调整方法及系统

    公开(公告)号:CN115817590A

    公开(公告)日:2023-03-21

    申请号:CN202211501537.7

    申请日:2022-11-28

    Abstract: 本发明提供多制式协同的列车运行一体化调整方法及系统,属于列车运行控制技术领域,以最小化地铁列车实际到发时间与计划到发时间之差为目标,构建地铁列车和市郊列车间的多制式列车协同调整模型;基于多制式列车系统调整模型,以最小化过轨站滞留旅客数为目标,建立市郊列车过轨调整模型;结合多制式列车协同模型和市郊列车过轨调整模型,以最小化过轨站滞留旅客数和过轨实际到发时间与计划到发时间之差为目标,建立综合调整模型。本发明降低了过轨列车延误给本线列车的影响,减少了总延误,减少了过轨站滞留旅客数量,满足多制式协同运营模式下针对列车延误场景和客流需求的运行调整需要,为多制式协同运营模式下调度人员的行车指挥提供参考。

    一种自动驾驶汽车多传感器优化配置方法及系统

    公开(公告)号:CN115795659A

    公开(公告)日:2023-03-14

    申请号:CN202211404879.7

    申请日:2022-11-10

    Abstract: 本发明提供一种自动驾驶汽车多传感器优化配置方法及系统,属于自动驾驶汽车技术领域,获取待配置的自动驾驶汽车的结构和尺寸等参数信息;根据自动驾驶汽车的车型,确定待配置的自动驾驶汽车的感知区域,包括核心感知区域和扩展感知区域;根据获取的待配置的自动驾驶汽车的参数信息,结合自动驾驶汽车的感知区域,考虑不同类型传感器的功能及性能参数,依据感知区域离散化机制确定各类传感器的可行布置区域;以传感器布置成本最小、覆盖和冗余范围最大为目标,构建混合整数规划模型;求解所述混合整数规划模型,获取最优的传感器数量及安装位置。本发明降低了成本的同时保证覆盖率和冗余度,提高了整个智能驾驶系统的安全性和可靠性。

    一种新型列车运行速度曲线智能优化方法

    公开(公告)号:CN111598311B

    公开(公告)日:2022-11-25

    申请号:CN202010349688.X

    申请日:2020-04-28

    Abstract: 本发明公开了一种新型列车运行速度曲线智能优化方法,包括如下步骤:步骤一,搭建列车运行强化学习环境;步骤二,建立奖励机制;步骤三,列车运行历史信息数据库更新处理;步骤四,智能体和列车运行强化学习环境交互。本发明针对列车运行速度曲线进行多目标优化,优化目标包括列车准时性、能耗以及舒适度,保证列车在尽可能准点的情况下实现一定的节能,并能提高旅客乘坐舒适度。

    一种列车运行图与停站方案协同调整方法

    公开(公告)号:CN115339489A

    公开(公告)日:2022-11-15

    申请号:CN202210821364.0

    申请日:2022-07-13

    Abstract: 一种列车运行图与停站方案协同调整方法,包括以下步骤:S1,初始化滚动时域优化框架的基本参数,控制时间窗与预测时间窗启始时间,并设置当前时间窗开始时间;S2,更新控制时间窗范围与预测时间窗;S3,判断在预测时间窗范围内是否有干扰事件发生,如果有干扰事件,则执行S4,否则返回S2;S4,搜索在预测时间窗范围内所有的到发事件,并创建事件活动网络;S5,固定当前时间窗开始时间之前的运行图,建立基于场景约束的列车运行图与停站计划协同调整模型并进行求解,得到调整结果;S6,执行当前调整结果在控制时间窗范围内的调整动作,并将当前时间窗开始时间更新;S7,判断是否结束调整,如果未结束则执行S2。本方法可行性、鲁棒性都较高。

    一种基于引导员的轨道交通车站乘客疏散方法

    公开(公告)号:CN109866798B

    公开(公告)日:2020-05-26

    申请号:CN201910023538.7

    申请日:2019-01-10

    Abstract: 本发明提供了一种基于引导员的轨道交通乘客疏散方法,用于解决现有技术中轨道交通车站引导员分布方案的经验性问题。所述乘客疏散方法,考虑了乘客初始分布、乘客的引导需求、车站环境和引导员协同机制等信息,提出了混合双层模型来优化疏散过程中引导员的数量、位置和路径,通过最大覆盖模型求解引导员的数量和位置,基于协同仿真的启发式方法确定引导员的疏散路径,降低了疏散成本,减少由于乘客不熟悉车站环境而导致的不合理行为,避免引导员带领乘客选择不合理的路径而导致拥堵,从而降低平均疏散时间;提高了应急情况下乘客的疏散效率,降低乘客受伤风险,减少人员伤亡情况。

    基于BP神经网络的地铁站楼扶梯选择预测方法及系统

    公开(公告)号:CN109522876A

    公开(公告)日:2019-03-26

    申请号:CN201811525212.6

    申请日:2018-12-13

    Abstract: 本发明提供了一种基于BP神经网络的地铁站楼扶梯选择预测方法及系统,包括获取地铁站楼扶梯设施的基本参数和通过视频探头对地铁站乘客进行实时图像采集,采用视频图像处理方法根据实时图像对地铁站乘客运动的基本参数进行提取,对扶梯设施的基本参数和乘客运动的基本参数进行分析,建立原始数据集;对原始数据集进行筛选和排序,构建筛选后的数据集;搭建BP神经网络,通过BP神经网络对筛选后的数据集进行训练和有效性验证;采用验证成功的BP神经网络对乘客楼扶梯选择行为进行预测。本发明能够对地铁站客流进行有效指引,提高车站设施使用效率、减少人群拥堵的发生,解决了现有技术中存在的客流瓶颈、安全隐患等问题。

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