CN101916311B - 轨道交通自动驾驶系统模型开发与仿真测试系统与方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种轨道交通自动驾驶系统模型开发与仿真测试系统，其中数据分析子系统用于对列车的实际运行数据进行分析，以抽象出列车模型参数，将列车模型参数输入所述列车模型子系统；自动驾驶子系统用于根据线路数据及线路运营要求计算出列车运行目标曲线，根据列车运行数据与目标数据的偏差输出控制指令给列车模型子系统，以及对人工操作的指令进行响应；列车模型子系统用于形成待仿真的列车模型，并根据控制指令对列车模型实施相应操作，根据环境数据计算出列车的运行数据，然后反馈列车的运行数据。本发明能够实现符合实际的自动驾驶系统的仿真测试且对大部分轨道交通自动驾驶系统都适用的城市轨道交通自动驾驶系统模型开发与仿真测试。
Description
技术领域
本发明涉及轨道交通自动驾驶技术领域，特别涉及一种城市轨道交通自动驾驶系统模型开发与仿真测试系统与方法。
背景技术
目前我国城市轨道交通处于快速发展时期，各大型城市都在积极进行轨道交通建设，城市轨道交通自动驾驶系统也随之大批的应用于城市轨道交通系统中。但是对于城市轨道交通自动驾驶系统的仿真测试研究还停留在针对某一系统进行专有性测试，且对于自动驾驶性能方面的测试工作大部分集中于现场测试阶段。
作为提高运输效率、改善乘坐感受、节约运行能量和减轻司机工作量的轨道交通自动驾驶系统，必须具有广泛的适应性。自动驾驶系统需要根据不同的线路条件、不同的车辆特性、不同的运营方式对自身的控制参数进行调整或者采用不同的控制方法。轨道交通自动驾驶系统的多样性，直接导致了对每种自动驾驶系统的仿真测试都需要开发有针对性的仿真测试平台，大大增加了开发及测试工作，而且其中许多功能是类似的。
作为轨道交通自动驾驶系统的仿真测试的必要条件的列车模型，必须尽可能符合实际才能得出对自动驾驶系统准确的测试结果。现有的轨道交通自动驾驶系统研究中应用的列车模型多是基于目前的《牵规》(TB/T 1407-1998)生成的，而不同城市不同线路的轨道交通系统往往采用不同厂家的车辆，甚至同一厂家的车辆也因为不同的招标情况采用不同的牵引制动系统。这就造成了《牵规》难以对现有众多车辆模型进行全面的准确的描述。进一步的，现有的列车自动驾驶系统研究采用的基于《牵规》的列车模型在实际应用中还有一定差距，需要在实际应用中进行较大调整。
发明内容
(一)要解决的技术问题
本发明要解决的技术问题是，在城市轨道交通自动驾驶系统的通用研究基础上，提出一种能够实现符合实际的自动驾驶系统的仿真测试且对大部分轨道交通自动驾驶系统都适用的城市轨道交通自动驾驶系统模型开发与仿真测试方法与系统。
(二)技术方案
为解决上述技术问题，本发明提供了一种轨道交通自动驾驶系统模型开发与仿真测试系统，包括列车模型子系统、自动驾驶子系统和数据分析子系统；
所述数据分析子系统用于对列车的实际运行数据进行分析，以抽象出列车模型参数，将该列车模型参数输入所述列车模型子系统；
所述自动驾驶子系统用于根据线路数据及线路运营要求计算出列车运行目标曲线，根据输入的列车的运行数据与目标数据的偏差输出控制指令给所述列车模型子系统，以及对来自人机界面子系统的人工操作的指令进行响应；
所述列车模型子系统用于导入所述列车模型参数以形成待仿真的列车模型，根据接收到的控制指令对列车模型实施相应的操作，并根据反映线路数据对列车模型影响的环境数据计算出列车的运行数据，然后将计算出的列车的运行数据反馈给所述自动驾驶子系统作为输入。
其中，所述开发与仿真测试系统还包括人机界面子系统，用于将所述自动驾驶子系统实时发送的控制指令，列车模型子系统实时发送的列车的运行数据进行显示，还用于向所述自动驾驶子系统发送人工操作的指令。
其中，所述开发与仿真测试系统还包括线路数据子系统，用于提供所述线路数据及线路运营要求以及反映线路数据对列车模型影响的环境数据。
其中，所述列车模型子系统通过将Matlab Simulink软件加载进硬件在环HIL系统来实现。
其中，所述HIL系统为dSpace硬件平台。
本发明还提供了一种利用权利要求所述的系统进行轨道交通自动驾驶系统模型开发与仿真测试的方法，包括如下步骤：
所述数据分析子系统对列车的实际运行数据进行分析，以抽象出列车模型参数，将该列车模型参数输入所述列车模型子系统；
所述自动驾驶子系统根据线路数据及线路运营要求计算出列车运行目标曲线，并根据输入的列车的运行数据与目标数据的偏差输出控制指令给所述列车模型子系统；
所述列车模型子系统导入所述列车模型参数以形成待仿真的列车模型，并根据收到的控制指令对列车模型实施相应的操作，并根据反映线路数据对列车模型影响的环境数据计算出列车的运行数据，然后将计算出的列车的运行数据反馈给所述自动驾驶子系统作为输入。
其中，在开发与仿真测试过程中，所述自动驾驶子系统将控制指令，列车模型子系统将列车的运行数据实时地发送给所述人机界面子系统进行显示，同时所述人机界面子系统向所述自动驾驶子系统发送人工操作的指令，所述自动驾驶子系统对该人工操作的指令进行响应。
其中，所述线路数据及线路运营要求以及反映线路数据对列车模型影响的环境数据均由线路数据子系统提供。
(三)有益效果
本发明能够产生如下有益效果：
(1)提供符合实际的列车模型
目前的列车自动驾驶系统研究采用的列车模型一般都是根据《牵规》中的计算公式生成，不能跟城市轨道交通列车的快速发展保持一致。本发明的系统采用对列车性能数据进行分析处理的方法，结合HIL(Hardware In the Loop，硬件在环)技术，基于dSpace硬件平台实现一个符合实际的列车模型。有助于通过对准确列车模型的调用，模拟实际的输出数据，得到准确的仿真结论。
实验表明，可以通过对列车模型不断增加、优化，形成列车模型库，为轨道交通自动驾驶系统的研究提供可靠的验证基础。针对不同线路采用相同类型列车的情况，可以节省现场测试时间，减少现场工作，缩短工期。
(2)提供开放的列车自动驾驶测试平台
通过对多种列车自动驾驶系统的工作原理进行总结，对多种接口进行汇总以及对自动驾驶需求的提炼，本发明的系统提供通用的接口给列车自动驾驶系统，可以满足绝大部分列车自动驾驶系统的测试需求。只要将待测试的列车自动驾驶系统软件加入本发明的系统，本发明的系统会自动对待测试的列车自动驾驶系统软件进行调用，模拟自动驾驶过程，完成各种自动驾驶系统的测试。
(3)提供多样的现场测试环境
本发明的系统中线路数据库不仅可以存储线路数据，包括车站、限速、坡度以及曲率等信息，而且可以加入温度、湿度、风力等会对自动驾驶控制效果进行影响的参数值。因此，在对自动驾驶系统的验证中，可以模拟多种多样的测试环境来满足测试需求。
(4)提供准确的列车自动驾驶评价结果
通过将自动驾驶系统中准确性、舒适度、准点率和节能指标等指标抽象为数学计算，利用程序对整个自动驾驶过程进行统计，能够得出列车自动驾驶系统指标的评价值。评价值可以用于分析及评价一个列车自动驾驶系统的控制效果。
(5)提供更加经济的测试方法
本发明的方法能够为列车自动驾驶系统提供室内仿真环境，从而替代传统的将大部分测试工作放在现场的测试方法，节省了现场测试需要的人力、物力、财力，并缩短了工期，是一种更经济的城市轨道交通列车自动驾驶系统测试方法。
附图说明
图1为本发明的系统结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、内容、和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。
本发明通过标准串口将列车模型子系统、自动驾驶子系统、人机界面子系统、数据分析子系统及线路数据库子系统进行连接，形成一个集数据分析、仿真、验证及优化的闭环仿真测试系统，其基本结构如图1所示。
在图1所示的城市轨道交通自动驾驶系统模型开发与仿真测试系统中，数据分析子系统1包括数据提取模块、数据分析模块、参数列表输出模块和推荐控制参数计算模块，该子系统通过接口A为列车模型子系统2提供列车模型参数。列车模型子系统2将参数导入并形成待分析的列车模型，列车模型子系统2包括模型库管理模块、输入指令接收模块、列车特性计算模块和列车特性输出模块，该子系统通过接口B接收自动驾驶子系统3输出的控制指令，并将列车模型子系统2反馈的列车响应数据通过接口B发送给自动驾驶子系统3，并通过接口C发送给人机界面子系统4。自动驾驶子系统3根据列车模型子系统2反馈的列车响应数据进行计算并根据计算结果得到控制指令，通过接口B将其发送给列车模型子系统2，通过接口D将控制状态及指令值发送给人机界面子系统4，并响应由接口D发送来的人工操作指令。人机界面子系统4包括图形界面模块、数据接收处理模块、人工指令响应模块和分析模块，通过接口C、D与自动驾驶子系统3和列车模型子系统2交互信息。线路数据库子系统5包括数据管理模块和数据传送模块，通过接口E与列车模型子系统2相连，为列车模型子系统2计算列车特性值提供基础数据；通过接口F与自动驾驶子系统3相连，自动驾驶子系统3计算得到控制指令需要以线路数据库子系统5中的相关信息为依据；线路数据库子系统5还通过接口G与人机界面子系统4相连，人机界面子系统4可以将线路情况实时的显示于界面上。
城市轨道交通自动驾驶系统模型开发与仿真测试系统的一般工作过程是：
通过试验获得列车性能测试的相关数据，包括牵引、制动、惰行状态分别对应的速度、时间数据。由数据分析子系统1对获得的速度信息进行微分、滤波等操作，得到对应牵引或制动级别的稳态加速度值，进一步可以将速度和加速度对应关系以图或照查表的方式输出，通过对速度-加速度照查表的查询，即可得到当前列车速度对应的加速度值。列车的时间特性可以通过对数据的统计，得到延时参数和响应时间常数。通过以上参数的获得，构造列车模型。通过MatlabSimulink工具将列车模型实现为程序，输入dSpace硬件平台，组成列车模型子系统2。
列车模型子系统2接收自动驾驶子系统3的控制命令，查询线路数据库子系统5中的数据，根据列车模型计算列车速度，将速度反馈给自动驾驶子系统3作为控制输入，并发送给人机界面子系统4显示。列车模型子系统2接收到自动驾驶子系统3的控制命令后，首先根据列车模型的控制命令-加速度表将控制命令转化为目标加速度值，目标加速度值在输入列车模型后，列车模型会根据列车的实际参数计算响应时间特性及增益特性，加入反映坡度、曲率等外界条件对列车影响的数据，对外输出列车速度值。
自动驾驶子系统3根据线路条件(包括车站、线路长度、授权行驶区段和限速信息)计算当前的目标速度。目标速度的计算要充分考虑列车特性中的延时及可能出现的加速度波动，计算出的目标速度需要保证列车运行的安全性、舒适性、准确性。将目标速度和列车实际速度作为输入条件，将二者进行比较，并通过自动驾驶控制器计算目标的加速度并输出，根据控制命令-加速度表将计算出的加速度转化为控制命令并发送给列车模型子系统2，由列车模型子系统2做出响应。
人机界面子系统4作为操作人员和自动驾驶子系统3及列车模型子系统2的接口，负责将人工操作指令发送给自动驾驶子系统3，并将列车实际速度和目标速度、自动驾驶子系统3的控制命令输出，并实时显示于界面上。人机界面子系统4能够完全地显示所有自动驾驶的相关信息，并转化为速度曲线等图形化的形式，结合人机界面读取线路数据库子系统5生成的线路情况，可以直观的看出自动驾驶系统的控制过程。人机界面子系统4还对控制过程中的列车数据及控制数据进行记录，通过分析模块计算整个控制过程的技术指标，用于分析该自动驾驶系统的优劣。
线路数据库子系统5作为线路数据的提供者，提供了包括线路长度、车站、坡度和限速等信息。通过通信线缆和自动驾驶子系统3、列车模型子系统2、人机界面子系统4相连，由线路数据子系统通过查询函数访问线路数据库，获取线路数据等数据，供各个子系统计算使用。
以上实施方式仅用于说明本发明，而并非对本发明的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本发明的范畴，本发明的专利保护范围应由权利要求限定。
Claims (8)
1.一种轨道交通自动驾驶系统模型开发与仿真测试系统，其特征在于，包括列车模型子系统、自动驾驶子系统和数据分析子系统；
所述数据分析子系统用于对列车的实际运行数据进行分析，以抽象出列车模型参数，将该列车模型参数输入所述列车模型子系统；抽象出列车模型参数的过程如下：通过试验获得列车性能测试的相关数据，包括牵引、制动、惰行状态分别对应的速度、时间数据，所述数据分析子系统对获得的速度数据进行微分、滤波操作，得到对应牵引或制动级别的稳态加速度值，进一步将速度和加速度的对应关系以图或者照查表的方式输出，通过对速度-加速度照查表的查询，即得到当前列车速度对应的加速度值，同时通过对数据的统计，得到延时参数和响应时间常数；
所述自动驾驶子系统用于根据线路数据及线路运营要求计算出列车运行目标曲线，根据输入的列车的运行数据与目标数据的偏差输出控制指令给所述列车模型子系统，以及对来自人机界面子系统的人工操作的指令进行响应；
所述列车模型子系统用于导入所述列车模型参数以形成待仿真的列车模型，根据接收到的控制指令对列车模型实施相应的操作，并根据反映线路数据对列车模型影响的环境数据计算出列车的运行数据，然后将计算出的列车的运行数据反馈给所述自动驾驶子系统作为输入。
2.如权利要求1所述的轨道交通自动驾驶系统模型开发与仿真测试系统，其特征在于，所述开发与仿真测试系统还包括人机界面子系统，用于将所述自动驾驶子系统实时发送的控制指令，列车模型子系统实时发送的列车的运行数据进行显示，还用于向所述自动驾驶子系统发送人工操作的指令。
3.如权利要求1所述的轨道交通自动驾驶系统模型开发与仿真测试系统，其特征在于，所述开发与仿真测试系统还包括线路数据子系统，用于提供所述线路数据及线路运营要求以及反映线路数据对列车模型影响的环境数据。
4.如权利要求1所述的轨道交通自动驾驶系统模型开发与仿真测试系统，其特征在于，所述列车模型子系统通过将Matlab Simulink软件加载进硬件在环HIL系统来实现。
5.如权利要求4所述的轨道交通自动驾驶系统模型开发与仿真测试系统，其特征在于，所述HIL系统为dSpace硬件平台。
6.一种利用权利要求1～4任一项所述的系统进行轨道交通自动驾驶系统模型开发与仿真测试的方法，其特征在于，包括如下步骤：
所述数据分析子系统对列车的实际运行数据进行分析，以抽象出列车模型参数，将该列车模型参数输入所述列车模型子系统；抽象出列车模型参数的过程如下：通过试验获得列车性能测试的相关数据，包括牵引、制动、惰行状态分别对应的速度、时间数据，所述数据分析子系统对获得的速度数据进行微分、滤波操作，得到对应牵引或制动级别的稳态加速度值，进一步将速度和加速度的对应关系以图或者照查表的方式输出，通过对速度-加速度照查表的查询，即得到当前列车速度对应的加速度值，同时通过对数据的统计，得到延时参数和响应时间常数；
所述自动驾驶子系统根据线路数据及线路运营要求计算出列车运行目标曲线，并根据输入的列车的运行数据与目标数据的偏差输出控制指令给所述列车模型子系统；
所述列车模型子系统导入所述列车模型参数以形成待仿真的列车模型，并根据收到的控制指令对列车模型实施相应的操作，并根据反映线路数据对列车模型影响的环境数据计算出列车的运行数据，然后将计算出的列车的运行数据反馈给所述自动驾驶子系统作为输入。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，在开发与仿真测试过程中，所述自动驾驶子系统将控制指令，列车模型子系统将列车的运行数据实时地发送给所述人机界面子系统进行显示，同时所述人机界面子系统向所述自动驾驶子系统发送人工操作的指令，所述自动驾驶子系统对该人工操作的指令进行响应。
8.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述线路数据及线路运营要求以及反映线路数据对列车模型影响的环境数据均由线路数据子系统提供。
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