传感器融合技术在国内高铁ATO系统中的应用

我国京沈高铁采用了高铁ATO系统,该系统在研发过程中,将轮轴速度传感器和加速度传感器数据进行融合,采用了先进算法,提高了列车速度计算精度。

  作为我国智能高铁示范工程,目前,京张高铁采用了已在京沈高铁上顺利完成测试并投入试运营的列车自动驾驶系统(ATO),标志着我国高铁从人工驾驶向自动驾驶的重大飞跃。在该系统研发过程中,设计人员通过采用传感器融合的方式,采用先进算法,提高了列车速度计算精度,从而有效检测出车轮是否发生空转、滑行。

传感器融合技术在国内高铁ATO系统中的应用

京沈高铁列车驾驶室,资料图

  研究高速铁路列车自动驾驶技术是我国高速铁路技术发展所需,特别是我国高速铁路的运营里程长、环境复杂多变,司机的劳动强度非常大。我国高速列车驾驶主要依靠司机,这也造成安全、准点、舒适等方面的要求依赖于司机的业务水平,司机需要根据行车调度命令、列控系统车载人机界面设备显示、前方地面信号显示等情况来驾驶列车运行。

  但在京沈高铁上,在高铁ATO系统的保障下,司机只需在确保乘客全部进入车厢后,按下关门按钮及启动车辆按钮即可,两者之间的关系更像是系统工作,司机监督。

  据介绍,高铁ATO系统可实现列车自动发车、区间自动运行、到站自动停车、停车后自动打开车门、车门与站台屏蔽门之间自动联控等五大功能。

  据研发团队介绍,想要实现列车停准停稳,看似简单,实际上设计工程非常庞大和严密,当车轮发生空转、滑行时,会有较大的计算误差。

传感器融合技术在国内高铁ATO系统中的应用

资料图

  对此问题,国际上曾提出过很多解决方案,例如使用雷达速度传感器、GPS系统、惯性导航系统等。但是,雷达速度传感器对安装和应用环境要求较高,现场故障率较高。GPS系统受限于地理环境,难以解决地下和隧道环境的应用问题。惯性导航系统则成本太高,无法工程化。

  重重困难下,该系统研发团队借鉴国内外经验,将轮轴速度传感器和加速度传感器数据进行融合,进而提高了列车速度计算精度。该算法能够有效检测出车轮是否发生空转、滑行,而且计算的列车速度平滑。

  最终,高铁ATO系统在进行了9个月的实验室和现场测试后,保证了列车实现铁路要求的±50厘米之间的停靠误差,并且在列车停车时仍能保证较好的乘客舒适度。

  据悉,这一高铁ATO系统有助于节能降耗、缓解司机劳动强度、提高运营效率、增强运行的可靠性和安全性。当然,高铁ATO技术还将进一步提高系统的自学习能力,以应对更加复杂的线路、天气条件、运营车辆种类等。此外,随着高铁自动驾驶技术的成熟,未来有望在全国高铁线路实现应用。

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