基于认知结构的高速列车对标停车控制算法
郭北苑1
孙玉龙2
1.北京交通大学 轨道交通控制与安全国家重点实验室,北京 1000442.北京交通大学 电子信息工程学院,北京 100044
摘要：高速列车进站停车是列车自动驾驶系统(Automatic Train Operation,ATO)的一个重要功能,该功能需要在保证乘客舒适性的同时实现精确的对标停车.针对高速列车自动驾驶系统的精确进站停车问题,首先分析了人类高速列车司机在停车过程中的认知处理过程;结合认知结构理论对这一过程进行建模,构建了高速列车停车对标任务认知结构模型,基于该模型提出了一种基于认知结构的对标停车控制算法.最后对设计的算法进行了评估与分析.结果表明:该算法与人类高速列车司机具有相似的驾驶特征,与PID控制算法相比在调整次数、冲击率等性能指标上更加优异,对不同的初始条件也有良好的适应性.
关键词：交通信息工程及控制列车自动驾驶停车对标认知结构ACT-R
分类号：U284.48(铁路通信、信号)
资助基金：国家自然科学基金(1734210)
论文发表日期：2021-10-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 8-15 )
英文信息