基于认知结构的高速列车对标停车控制算法

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.