CN112158233B - 基于自学习的ato控车方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种基于自学习的ATO控车方法及装置，其中，该方法包括：获取目标列车的ATO基础控车参数和实现自学习功能的基础参数；采集有效列车运行数据并存储至缓存区；采用自适应学习算法对缓存区存储的有效列车运行数据进行分析，确定调整准则，根据调整准则和缓存区存储的有效列车运行数据获取停车点控制位置的调整值，根据停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量和停车点控制位置的调整值，获取停车点控制位置与线路预设停车点位置新的目标偏移量；根据停车点控制位置与线路预设停车点位置新的目标偏移量，控制目标列车停车。本发明实施例提供的ATO控车方法及装置，能动态自调整控车参数，减小时间和人力成本。

Description

基于自学习的ATO控车方法及装置

技术领域

本发明涉及轨道交通技术领域，尤其涉及一种基于自学习的ATO控车方法及装置。

背景技术

城市轨道交通的列车自动运行系统(Automatic Train Operation系统，ATO系统)，基于车载ATP系统(列车自动保护系统，Automatic Train Protection系统)的监控防护曲线，根据线路条件选择最优控制策略，完成列车的自动驾驶(包括牵引、巡航、惰行、制动)、精确停车及列车车门自动开关控制。

目前，轨道交通线路车载ATO系统的常规站台精准停车控车的实现，应用于地铁、轻轨、磁悬浮、吊轨独轨等各种不同场景下，控制并适配不同的列车型号(A型、B型和C型)，适配国内外不同电制动与机械制动厂商组合，适配不同的车辆厂的牵引与制动系统，各个车厂的每辆列车之间性能也存在差异，因而需要研发、产品、现场调试人员长时间、多轮次优化控车参数与算法，投入巨大的人力物力，以适配列车动力学性能，克服精准停车制约因素。并且，随着轨道交通线路运营的时间增加，车辆的制动的机械结构(闸瓦或制动盘)也有出现磨耗与老化，从而导致车辆性能发生改变，原有的站台精准停车控车会出现较大的偏差，影响行车安全。

发明内容

本发明实施例提供一种基于自学习的ATO控车方法及装置，用以解决或者至少部分解决现有技术中列车参数变化及漂移、混合制动不可控、人工调试需要投入较大人力物力的技术问题。

本发明实施例提供一种基于自学习的ATO控车方法。包括：

获取目标列车的ATO基础控车参数和实现自学习功能的基础参数；其中，所述ATO基础控车参数包括停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量，所述实现自学习功能的基础参数包括ATO停车误差有效范围；

采集第N次有效列车运行数据并存储至缓存区；其中，N为正整数；所述列车运行数据包括停车误差；本次的停车误差落入所述ATO停车误差有效范围内，则本次列车运行数据为有效列车运行数据；

采用自适应学习算法对缓存区存储的有效列车运行数据进行分析，确定调整准则，根据所述调整准则和所述缓存区存储的有效列车运行数据获取停车点控制位置的调整值，根据所述停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量和所述停车点控制位置的调整值，获取停车点控制位置与线路预设停车点位置新的目标偏移量；

根据所述停车点控制位置与线路预设停车点位置新的目标偏移量，控制所述目标列车停车。

根据本发明一个实施例的基于自学习的ATO控车方法，所述实现自学习功能的基础参数还包括使能自学习调节ATO控车功能的参数、ATO调节列车数据的分子系数和ATO调节列车数据的分母系数；

相应地，所述采集第N次有效列车运行数据并存储至缓存区之前，还包括：

若判断获知所述使能自学习调节ATO控车功能的参数使能自学习调节ATO控车功能，则进行有效列车运行数据的采集和存储。

根据本发明一个实施例的基于自学习的ATO控车方法，所述采用自适应学习算法对缓存区存储的有效列车运行数据进行分析，确定调整准则，根据所述调整准则和所述缓存区存储的有效列车运行数据获取停车点控制位置的调整值包括：

根据所述缓存区存储的有效列车运行数据中的停车误差，获取所述目标列车的制动力的变化趋势；

根据所述目标列车的制动力的变化趋势，确定所述调整准则；

根据所述调整准则，确定需调整的参数为停车点控制位置与线路预设停车点位置当前的目标偏移量；

获取所述缓存区存储的有效列车运行数据中停车误差的平均值；

根据所述停车误差的平均值、ATO调节列车数据的分子系数和ATO调节列车数据的分母系数，获取所述停车点控制位置的调整值。

根据本发明一个实施例的基于自学习的ATO控车方法，所述根据所述停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量和所述停车点控制位置的调整值，获取停车点控制位置与线路预设停车点位置新的目标偏移量包括：

若判断获知所述有效列车运行数据的采集次数N不小于预设的第一次数阈值，则判断所述停车点控制位置的调整值是否落入预设的免调区间；

若否，则根据所述停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量和所述停车点控制位置的调整值，获取停车点控制位置与线路预设停车点位置新的目标偏移量。

根据本发明一个实施例的基于自学习的ATO控车方法，所述根据所述停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量和所述停车点控制位置的调整值，获取停车点控制位置与线路预设停车点位置新的目标偏移量还包括：

若判断获知所述有效列车运行数据的采集次数N小于预设的第一次数阈值，且所述停车点控制位置的调整值连续超过预设的最大调整阈值的次数不小于预设的第二次数阈值，则根据所述停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量和所述停车点控制位置的调整值，获取停车点控制位置与线路预设停车点位置新的目标偏移量；

其中，所述第一次数阈值大于所述第二次数阈值。

根据本发明一个实施例的基于自学习的ATO控车方法，所述根据所述停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量和所述停车点控制位置的调整值，获取停车点控制位置与线路预设停车点位置新的目标偏移量还包括：

若所述停车点控制位置的调整值不小于最大调整阈值，则根据所述停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量和所述最大调整阈值，获取停车点控制位置与线路预设停车点位置新的目标偏移量；

将所述停车点控制位置与线路预设停车点位置新的目标偏移量写入铁电存储区。

根据本发明一个实施例的基于自学习的ATO控车方法，判断所述有效列车运行数据的采集次数N是否小于预设的第一次数阈值之后，还包括：

若判断获知所述有效列车运行数据的采集次数N不小于预设的第一次数阈值，且所述停车点控制位置的调整值落入预设的免调区间，则继续采集有效列车运行数据，并将新采集的有效列车运行数据存储至所述缓存区；

若判断获知所述有效列车运行数据的采集次数N小于所述第一次数阈值，且获取的所述停车点控制位置的调整值连续超过预设的最大调整阈值的次数小于所述第二次数阈值，则继续采集有效列车运行数据并将新采集的有效列车运行数据存储至缓存区；

其中，缓存区能够存储的有效列车运行数据的最大次数为所述预设的第一次数阈值。

本发明实施例还提供一种基于自学习的ATO控车装置，包括：

相关参数获取模块，用于获取目标列车的ATO基础控车参数和实现自学习功能的基础参数；其中，所述ATO基础控车参数包括停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量，所述实现自学习功能的基础参数包括ATO停车误差有效范围；

数据采集存储模块，用于采集第N次有效列车运行数据并存储至缓存区；其中，N为正整数；所述列车运行数据包括停车误差；本次的停车误差落入所述ATO停车误差有效范围内，则本次列车运行数据为有效列车运行数据；

控车参数调整模块，用于采用自适应学习算法对缓存区存储的有效列车运行数据进行分析，确定调整准则，根据所述调整准则和所述缓存区存储的有效列车运行数据获取停车点控制位置的调整值，根据所述停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量和所述停车点控制位置的调整值，获取停车点控制位置与线路预设停车点位置新的目标偏移量；

行车控制模块，用于根据所述停车点控制位置与线路预设停车点位置新的目标偏移量，控制所述目标列车停车。

本发明实施例还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述基于自学习的ATO控车方法的步骤。

本发明实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述基于自学习的ATO控车方法的步骤。

本发明实施例提供的基于自学习的ATO控车方法及装置，首先对缓存区存储的有效列车运行数据采用自适应学习算法进行分析，确定调整准则，其次获取停车点控制位置的调整值，最后根据停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量和停车点控制位置的调整值，确定停车点控制位置与线路预设停车点位置新的目标偏移量，基于停车点控制位置与线路预设停车点位置新的目标偏移量对列车进行控制。该方法能够动态自调整控车参数、自主学习适应列车性能、智能优化停车精度，从而能够适配列车的性能变化，提高ATO站台停车的精准程度，极大的减小技术人员的时间成本和人力成本的投入。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的一种基于自学习的ATO控车方法的流程示意图；

图2是本发明实施例提供的一种基于自学习的ATO控车装置的结构示意图；

图3是本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

为了克服现有技术的上述问题，本发明实施例提供一种基于自学习的ATO控车方法及装置，其发明构思是，根据列车运行数据自主识别列车性能，通过自适应学习，根据列车性能调整ATO控车参数，无需人工操作，步骤简单，可以适配不同车辆性能、制动厂家、车辆性能，具备极大的普适性。

图1是本发明实施例提供的一种基于自学习的ATO控车方法的流程示意图。下面结合图1描述本发明实施例的基于自学习的ATO控车方法。如图1所示，该方法包括：步骤S101、获取目标列车的ATO基础控车参数和实现自学习功能的基础参数；其中，ATO基础控车参数包括停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量，实现自学习功能的基础参数包括ATO停车误差有效范围。

需要说明的是，本发明实施例提供的基于自学习的ATO控车方法，用于车载ATO控制列车运行，具体用于控制目标列车的站台精准停车。

具体地，可以从车载ATO系统的铁电存储器(FRAM)中读取目标列车的ATO基础控车参数和实现自学习功能的基础参数。

ATO基础控车参数，指ATO进行控车使用的参数。

ATO基础控车参数，至少包括停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量。

停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量，是车载ATO系统中的一个参数，是与停车精度强相关的ATO控车决策参数。

实现自学习功能的基础参数，指与自学习功能相关的参数。

实现自学习功能的基础参数，至少包括ATO停车误差有效范围。

ATO停车误差有效范围，可以根据实际情况预先设定。对于ATO停车误差有效范围的上下限的具体取值，本发明实施例不作具体限制。

步骤S102、采集第N次有效列车运行数据并存储至缓存区；其中，N为正整数；列车运行数据包括停车误差；本次的停车误差落入ATO停车误差有效范围内，则本次列车运行数据为有效列车运行数据。

具体地，ATO系统实时收集目标列车运行的数据(即列车运行数据)。目标列车运行的数据，至少包括停车误差等相关数据。

若ATO系统控制目标列车进站停车，对于每次停车，判断本次停车的停车误差(即“本次的停车误差”)是否在预设的ATO停车误差有效范围内。

停车误差，指实际停车位置与线路预设停车点位置之间的差值。实际停车位置欠标(指未到线路预设停车点)时，误差的符号为负；实际停车位置冲标(或过标，指超过线路预设停车点)时，误差的符号为正。

若是，则本次停车的停车误差为有效列车运行数据，并将包括本次停车的停车误差在内的本次列车运行数据作为有效列车运行数据进行一次采集和存储。

若否，则本次停车的停车误差为无效停车误差，则不采集包括本次停车的停车误差在内的本次列车运行数据，也不存储包括本次停车的停车误差在内的本次列车运行数据。

存储有效列车运行数据时，可以将包括有效列车运行数据在内的列车运行数据存储于车载ATO系统的RAM存储器。

步骤S103、采用自适应学习算法对缓存区存储的有效列车运行数据进行分析，确定调整准则，根据调整准则和缓存区存储的有效列车运行数据获取停车点控制位置的调整值，根据停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量和停车点控制位置的调整值，获取停车点控制位置与线路预设停车点位置新的目标偏移量。

具体地，基于自适应学习算法，对各有效列车运行数据进行数据分析，根据有效列车运行数据的统计规律，获取停车点控制位置的调整准则和调整值。

调整准则，指如何调整停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量，具体为调大、调小或暂不做调整等。

停车点控制位置，是目标列车进站停车的过程中，ATO控车的目标。

根据停车点的调整准则和调整值，调整停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量，获取停车点控制位置与线路预设停车点位置的新的目标偏移量。

调整值为不带符号的绝对值时，可以根据调大或调小的调整准则，相应地在停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量的基础上，加上或减去调整值，获取停车点控制位置与线路预设停车点位置的新的目标偏移量。

调整值为带符号的值时，调整准则可以均为调小，在停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量的基础上减去调整值，获取停车点控制位置与线路预设停车点位置的新的目标偏移量。

步骤S104、根据停车点控制位置与线路预设停车点位置新的目标偏移量，控制目标列车停车。

具体地，在之后的列车进站停车过程中，车载ATO系统根据停车点控制位置与线路预设停车点位置的新的目标偏移量，对目标列车的停车进行控制。

由于根据目标列车的制动特性，利用停车误差补偿停车点控制位置与线路预设停车点位置的新的目标偏移量，虽然实际停车位置与停车点控制位置存在差异，但该实际停车位置相比之前各站，更接近本站的线路预设停车点位置，从而减小了停车误差。

不同厂家列车的牵引、制动、延时性能不同，相同厂家的列车之间性能参数也存在差异。一般情况下作为算法的应用条件，信号设备要求列车之间性能参数的变化率在10％以内。随着列车运营时间增长，元器件老化等原因，车辆参数会发生不可逆的漂移。同时列车的性能参数也随车辆载客状况、天气的变化而变化。在列车运行中，不稳定的运行参数、调度命令等各种干扰，不仅具有很大随机性，而且其中一些干扰甚至会持续相当长的时间。

上述列车参数变化及漂移，会导致停车误差越来越大。通常的ATO控车方法需要针对上述列车参数变化及漂移，重新进行大量复杂的调试，以实现站台精准停车。而本发明实施例根据列车的历史运行数据进行自适应学习，可以针对列车参数的漂移进行动态识别，逐步调整其控车参数、结构，总体收敛到一个稳定的模态中，从而动态适应列车参数的变化，提高ATO对列车的控制效果。

目前运行的列车，一般采用电制动与机械制动组成的混合制动机构，表现为高速运行时，列车以电制动为主要制动方式；低速运行时，电制动会逐渐减弱，制动系统通过增加机械制动来补偿制动力。制动系统的性能优劣主要取决于电制动的性能和与机械制动的配合。然而转换过程中，电制动与空气制动往往不能完全衔接，导致制动力在转换速度附近出现极大的性能偏差，甚至呈现“不可控”的状态，容易造成频繁的级位跳变，进而使得能耗增加，加速刹制动磨损等问题。

通常的ATO控车方法，难以解决上述“不可控”的状态导致的控车不准确等问题。而本发明实施例根据列车的历史运行数据进行自适应学习，能够识别混合制动的制动系统契合度，在“智能化”模式下，尝试不同的控制参数，动态适配特定车辆混合制动规律，得出最优解控制参数，可以有效解决混合制动不可控问题。

轨道交通的线路中，列车自动运行系统作为代替人工驾驶的核心信号设备，能够实时控制列车运行速度，从而达到乘客舒适度、到站准点率、停车误差等性能指标的预期，尤其针对停车精度：ATO停车精度范围±0.5m内的概率大于99.9998％。

为了更好的实现ATO功能，通常的ATO控车方法需要人工调整算法结构与参数的过程，往往需要多名研发人员、现场调试人员、运营维护人员，针对列车各站数据反复寻优适配，才能达到一定程度的优化调整效果。随着线路增多，后续的运营维护压力会越来越大。而本发明实施例根据列车的历史运行数据进行自适应学习，能够实现无监督的自动寻优，实现在没有人工参与的情况下动态适配当前列车，实现ATO控制列车的最优效果，从而满足ATO的开通指标，无需人工操作，极大的减少了人力的投入，ATO可以自主调整ATO参数，从而实现ATO控制列车越来越精准。

本发明实施例通过首先对缓存区存储的有效列车运行数据采用自适应学习算法进行分析，确定调整准则，其次获取停车点控制位置的调整值，最后根据停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量和停车点控制位置的调整值，确定停车点控制位置与线路预设停车点位置新的目标偏移量，基于停车点控制位置与线路预设停车点位置新的目标偏移量对列车进行控制。该方法能够动态自调整控车参数、自主学习适应列车性能、智能优化停车精度，从而能够适配列车的性能变化，提高ATO站台停车的精准程度，极大的减小技术人员的时间成本和人力成本的投入。

基于上述各实施例的内容，实现自学习功能的基础参数还包括使能自学习调节ATO控车功能的参数、ATO调节列车数据的分子系数和ATO调节列车数据的分母系数。

具体地，使能自学习调节ATO控车功能的参数，用于控制是否启动自适应学习调节ATO控车参数的功能。该参数为1则表示使能，启动自适应学习调节ATO控车参数的功能；该参数为0则表示禁止，禁止自适应学习调节ATO控车参数的功能。

ATO调节列车数据的分子系数和ATO调节列车数据的分母系数，用于获取停车点控制位置的调整值。

相应地，采集第N次有效列车运行数据并存储至缓存区之前，还包括：若判断获知使能自学习调节ATO控车功能的参数使能自学习调节ATO控车功能，则进行有效列车运行数据的采集和存储。

具体地，根据使能自学习调节ATO控车功能的参数的值，确定是否使能自学习调节ATO控车功能，即是否启动自适应学习调节ATO控车参数的功能。

若使能自学习调节ATO控车功能的参数的值为表示使能，则启动自适应学习调节ATO控车参数的功能。

若使能自学习调节ATO控车功能的参数的值为表示禁止，则禁止自适应学习调节ATO控车参数的功能。

本发明实施例通过使能自学习调节ATO控车功能的参数控制自适应学习调节ATO控车参数的功能的启动，能更方便地进行停车点控制位置与线路预设停车点位置的目标偏移量的调整，不需要大量复杂的调试过程，控车步骤更简单，能极大的提高ATO控车的精度，并能极大的减小人力的投入。

基于上述各实施例的内容，根据调整准则和缓存区存储的有效列车运行数据获取停车点控制位置的调整值包括：根据缓存区存储的有效列车运行数据中的停车误差，获取目标列车的制动力的变化趋势。

具体地，制动力偏大，容易出现欠标，较多的有效列车运行数据小于零；制动力偏小，容易出现冲标，较多的有效列车运行数据大于零；有效列车运行数据小于零和大于零的次数大致接近，说明制动力正常。

因此，可以根据已采集的目标列车的有效列车运行数据小于零和大于零的次数，预判出目标列车的性能参数的趋势，即制动力的变化趋势为偏大、正常或偏小。

根据目标列车的制动力的变化趋势，确定调整准则。

具体地，制动力的变化趋势为偏大，说明整体上欠标，停车点控制位置的调整准则可以确定为调小。

制动力的变化趋势为偏小，说明整体上冲标，停车点控制位置的调整准则可以确定为调大。

制动力的变化趋势为正常，可以认为停车误差正常波动，停车点控制位置的调整准则可以确定为暂不做调整。

根据调整准则，确定需调整的参数为停车点控制位置与线路预设停车点位置当前的目标偏移量。

具体地，根据调整准则，可以从ATO控车的全部参数中，筛选出需调整的参数为停车点控制位置与线路预设停车点位置当前的目标偏移量。

获取缓存区存储的有效列车运行数据中停车误差的平均值。

具体地，对于已采集的目标列车的全部有效列车运行数据，计算上述全部有效列车运行数据的平均值。

根据停车误差的平均值、ATO调节列车数据的分子系数和ATO调节列车数据的分母系数，获取停车点控制位置的调整值。

具体地，获取停车点控制位置的调整值的计算公式为

停车点控制位置的调整值＝有效列车运行数据的平均值×ATO调节列车数据的分子系数÷ATO调节列车数据的分子系数分母系数

ATO调节列车数据的分子系数和分母系数，可以根据控车效果进行自适应调整。

本发明实施例通过根据已采集的目标列车的有效列车运行数据，获取目标列车的制动力的变化趋势，根据目标列车的制动力的变化趋势，获取停车点控制位置的调整准则，能获取更准确的停车点控制位置的调整准则，根据已采集的目标列车的有效列车运行数据的平均值ATO调节列车数据的分子系数和分母系数，获取停车点控制位置的调整值，能获取更准确的停车点控制位置的调整值，从而能更简单、方便、快速地实现更精准的停车控制。

基于上述各实施例的内容，根据停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量和停车点控制位置的调整值，获取停车点控制位置与线路预设停车点位置新的目标偏移量包括：若判断获知有效列车运行数据的采集次数N不小于预设的第一次数阈值，则判断停车点控制位置的调整值是否落入预设的免调区间。

具体地，每采集一个有效列车运行数据，作为采集一次有效列车运行数据。

可以根据车载ATO系统的RAM存储器中存储的有效列车运行数据，获取有效列车运行数据的采集次数。

一条有效列车运行数据数据，表示采集一次有效列车运行数据。

判断有效列车运行数据的采集次数是否达到预设的第一次数阈值。

如果未达到，说明已采集的目标列车的有效列车运行数据不够多，停车误差中的偶然性，会导致根据已采集的目标列车的有效列车运行数据，获取停车点控制位置的调整准则和调整值会存在较大的偶然性，调整值可能并不准确，导致停车误差的消除效果不佳。

如果达到，说明已采集的目标列车的有效列车运行数据足够多，根据已采集的目标列车的有效列车运行数据，获取停车点控制位置的调整准则和调整值，可以有效消除停车误差的偶然性，能获取更准确的调整准则和调整值，调整的效率更高，能更快地降低停车误差。

第一次数阈值，可以根据实际情况预先设定，例如20次或15次等。对于第一次数阈值的具体取值，本发明实施例不作具体限制。

有效列车运行数据的采集次数达到预设的第一次数阈值，判断停车点控制位置的调整值是否落入预设的免调区间。

该调整值，为最近一次获得的调整值。

免调区间，可以根据实际情况预先设定，例如±1cm或±5cm。对于免调区间的上下限的具体取值，本发明实施例不作具体限制。

若否，则根据停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量和停车点控制位置的调整值，获取停车点控制位置与线路预设停车点位置新的目标偏移量。

具体地，若停车点控制位置的调整值未落入预设的免调区间，说明调整的幅度较大，可以根据停车点的调整准则和该调整值，调整停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量，获取停车点控制位置与线路预设停车点位置的新的目标偏移量。

本发明实施例通过在有效列车运行数据的采集次数达到预设的第一次数阈值，且停车点控制位置的调整值未落入预设的免调区间的情况下，根据停车点的调整准则和调整值，以及停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量，获取停车点控制位置与线路预设停车点位置的新的目标偏移量，能更简单、方便、快速地实现更精准的停车控制。

基于上述各实施例的内容，根据停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量和停车点控制位置的调整值，获取停车点控制位置与线路预设停车点位置新的目标偏移量还包括：若判断获知有效列车运行数据的采集次数N小于预设的第一次数阈值，且停车点控制位置的调整值连续超过预设的最大调整阈值的次数不小于预设的第二次数阈值，则根据停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量和停车点控制位置的调整值，获取停车点控制位置与线路预设停车点位置新的目标偏移量。

其中，第一次数阈值大于第二次数阈值。

具体地，判断有效列车运行数据的采集次数是否达到预设的第一次数阈值之后，如果有效列车运行数据的采集次数未达到预设的第一次数阈值，判断获取的停车点的调整值连续超过预设的最大调整阈值的次数是否达到预设的第二次数阈值。

需要说明的是，每采集一次有效列车运行数据，就根据已采集的目标列车的有效列车运行数据，计算一个停车点控制位置的调整值，并判断该调整值是否超过预设的最大调整阈值。

最大调整阈值，为预设的目标偏移量单次调整幅度的上限。最大调整阈值可以根据实际情况预先设定，例如±10cm或±15cm。对于最大调整阈值的具体取值，本发明实施例不作具体限制。

可以理解的是，调整值超过预设的最大调整阈值，指调整值的绝对值大于最大调整阈值的绝对值。最大调整阈值的绝对值，大于免调区间的上限的绝对值，也大于免调区间的下限的绝对值。

如果停车点的调整值连续超过预设的最大调整阈值的次数达到第二次数阈值，说明停车误差已经较大，需要立即调整目标偏移量，而不必等到有效列车运行数据的采集次数达到第一次数阈值时再进行调整，以避免安全事故。因此，第二次数阈值小于第一次数阈值。

第二次数阈值，可以根据实际情况预先设定，例如5次或7次等。对于第二次数阈值的具体取值，本发明实施例不作具体限制。

有效列车运行数据的采集次数未达到预设的第一次数阈值，且获取的停车点的调整值连续超过预设的最大调整阈值的次数达到预设的第二次数阈值，停车误差已经较大，不需要再判断车点控制位置的调整值是否落入预设的免调区间，可以根据停车点的调整准则和最大调整阈值，调整停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量，获取停车点控制位置与线路预设停车点位置的新的目标偏移量。

最大调整阈值为不带符号的绝对值时，可以根据调大或调小的调整准则，相应地在停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量的基础上，加上或减去最大调整阈值，获取停车点控制位置与线路预设停车点位置的新的目标偏移量。

调整值为带符号的值时，调整准则可以均为调小，在停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量的基础上减去最大调整阈值，获取停车点控制位置与线路预设停车点位置的新的目标偏移量。

本发明实施例通过在有效列车运行数据的采集次数未达到预设的第一次数阈值，且获取的停车点的调整值连续超过预设的最大调整阈值的次数达到预设的第二次数阈值的情况下，根据停车点的调整准则和调整值，以及停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量，获取停车点控制位置与线路预设停车点位置的新的目标偏移量，能更简单、方便、快速地实现更精准的停车控制。

基于上述各实施例的内容，根据停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量和停车点控制位置的调整值，获取停车点控制位置与线路预设停车点位置新的目标偏移量还包括：若停车点控制位置的调整值不小于最大调整阈值，则根据停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量和最大调整阈值，获取停车点控制位置与线路预设停车点位置新的目标偏移量。

具体地，判断停车点控制位置的调整值是否大于预设的最大调整阈值。

如果调整值不大于预设的最大调整阈值，说明本次调整幅度未超过单次调整幅度的上限，可以根据停车点的调整准则和调整值，调整停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量，获取停车点控制位置与线路预设停车点位置的新的目标偏移量。

如果调整值大于预设的最大调整阈值，由于单次调整幅度不允许超过最大调整阈值，可以根据停车点的调整准则和最大调整阈值，调整停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量，获取停车点控制位置与线路预设停车点位置的新的目标偏移量，可以避免过调。

将停车点控制位置与线路预设停车点位置新的目标偏移量写入铁电存储区。

具体地，获取停车点控制位置与线路预设停车点位置的新的目标偏移量之后，可以将上述新的目标偏移量写入车载ATO系统的铁电存储器，从而保证下次车载ATO系统下电和上电以后，车载ATO系统重启后上述新的目标偏移量依然有效，还可以为之后的自适应学习功能下的自动动态调整ATO控车参数打下基础。

获取停车点控制位置与线路预设停车点位置的新的目标偏移量之后，可以清空已采集的目标列车的有效列车运行数据，以便重新进行有效列车运行数据的采集，进行下一轮的ATO控车参数(如停车点控制位置与线路预设停车点位置的目标偏移量等)自动动态调整，避免循环地根据停车误差进行调整，调整过于频繁，损坏铁电存储器。

需要说明的是，获取停车点控制位置与线路预设停车点位置的新的目标偏移量之后，还可以将调整的过程操作、中间变量进行维护与记录，发送到车载数据记录板中进行存储，方便后续分析问题与确认控车参数调整是否有效。

本发明实施例通过判断停车点控制位置的调整值是否大于预设的最大调整阈值，根据判断结果确定本次调整停车点控制位置与线路预设停车点位置的目标偏移量的幅度，能更简单、方便、快速地实现更精准的停车控制；通过将停车点控制位置与线路预设停车点位置的新的目标偏移量写入铁电存储器，并清空已采集的目标列车的有效列车运行数据，能实现逐步调整控车参数，从而动态适应列车参数的变化，能提高ATO对列车的控制效果，实现ATO控制列车越来越精准。

基于上述各实施例的内容，判断有效列车运行数据的采集次数N是否小于预设的第一次数阈值之后，还包括：若判断获知有效列车运行数据的采集次数N不小于预设的第一次数阈值，且停车点控制位置的调整值落入预设的免调区间，则继续采集有效列车运行数据，并将新采集的有效列车运行数据存储至缓存区。

具体地，有效列车运行数据的采集次数达到预设的第一次数阈值，判断停车点控制位置的调整值是否落入预设的免调区间。

若停车点控制位置的调整值落入预设的免调区间，说明调整的幅度非常小，可以暂时不做调整，继续采集有效列车运行数据，并将新采集的有效列车运行数据存储至缓存区，待调整的幅度累积到一定的程度之后，再进行调整。

若判断获知有效列车运行数据的采集次数N小于第一次数阈值，且获取的停车点控制位置的调整值连续超过预设的最大调整阈值的次数小于第二次数阈值，则继续采集有效列车运行数据并将新采集的有效列车运行数据存储至缓存区。

具体地，判断有效列车运行数据的采集次数是否达到预设的第一次数阈值之后，如果有效列车运行数据的采集次数未达到预设的第一次数阈值，判断获取的停车点的调整值连续超过预设的最大调整阈值的次数是否达到预设的第二次数阈值。

如果停车点的调整值连续超过预设的最大调整阈值的次数未达到第二次数阈值，说明停车误差较小，可以暂时不做调整，继续采集有效列车运行数据，并将新采集的有效列车运行数据存储至缓存区，待有效列车运行数据的采集次数达到预设的第一次数阈值，或者获取的停车点的调整值连续超过预设的最大调整阈值的次数达到预设的第二次数阈值时再进行调整。

其中，缓存区能够存储的有效列车运行数据的最大次数为预设的第一次数阈值。

具体地，缓存区能够存储的有效列车运行数据的最大次数为预设的第一次数阈值，保持有效列车运行数据的不断更新。

为了便于对本发明上述各实施例的理解，下面通过一个实例说明ATO控车方法的执行过程。

ATO控车方法的执行过程如下：

第一步，读取车载ATO系统的参数。

车载ATO系统的软件内预先烧写仅基础控车参数，从车载ATO系统的铁电存储器(FRAM)中读取ATO基础控车参数与实现自适应学习功能的基础参数。

车载ATO系统的基础控车参数可以包括：

STOP_ADJ：进入一把闸控车策略的提前距离，单位cm

OFFSET：ATO停车点控制位置与线路预设停车点位置的目标偏移量，单位cm。

ASTOP_TS：ATO的目标距离，当前位置与停车点位置的距离，单位cm。

ASTOP_TV：ATO的目标速度，单位km/h。

实现自适应学习功能的基础参数可以包括：

STOPERR_ADJ_MODE：是否启动自适应学习调节ATO控车参数功能，1为使能，0为禁止。

MAX_SERR_VALUE：ATO停车误差有效范围(单位cm)，认为MAX_SERR_VALUE范围内停车误差数据有效。

ADJ_OFFSET_NUM：ATO调节列车数据的分子系数，计算出的平均停车误差，乘以此参数与参数ADJ_OFFSET_DEN(分母)的组合的系数，为停车点的调整值ADJSET。

ADJ_OFFSET_DEN：ATO调节列车数据的分母系数，计算出的平均停车误差，乘以此参数与参数ADJ_OFFSET_NUM(分子)的组合的系数，为停车点的调整值ADJSET。

MIN_ADJ_SCOPE：调节OFFSET参数的最小范围(单位cm)，最小停车误差下需要调节OFFSET值的停车误差。

MAX_ADJ_SCOPE：调节OFFSET参数的最大范围(单位cm)，最大停车误差下需要调节OFFSET值的停车误差。

NOW_ADJ_CNT：需要自动调节的次数，ADJSET连续累计超过参数MAX_ADJ_SCOPE的停车误差次数为NOW_ADJ_CNT(次)，则开始调整OFFSET参数。

本实例中，上述11个参数的值依次为200、0、350、6、1、50、1、2、1、10和5。

第二步，采集存储目标列车的运行数据。

目标列车本次进展停车后，获取停车误差。

判断停车是否由ATO控制且停车误差是否落入预设的ATO停车误差有效范围。

ATO停车误差有效范围由±MAX_SERR_VALUE确定。

若否，则驶出本站后，获取下一站的停车误差。

若是，则将包括本次的停车误差在内的本次列车运行数据作为有效列车运行数据存储于车载ATO系统的RAM存储器。

第三步，基于自适应学习算法进行数据分析。

根据已采集的目标列车的有效列车运行数据，获取目标列车的制动力的变化趋势，根据目标列车的制动力的变化趋势，获取停车点控制位置的调整准则。

第四步、确定控车参数调整方案。

计算本次的停车点控制位置的调整值ADJSET。

ADJSET＝有效列车运行数据的平均值×ADJ_OFFSET_NUM/ADJ_OFFSET_DEN

本实例中，由于MAX_SERR_VALUE＝50，停车误差有20个：-15、-10、-8、-9、…、-7、-12、-10、-6、-18，均为有效列车运行数据，平均值为-10。

由于ADJ_OFFSET_NUM＝1，ADJ_OFFSET_DEN＝2，则由

ADJSET＝-10×1÷2＝-5

判断有效列车运行数据的采集次数是否达到预设的第一次数阈值。

第一次数阈值为20次，本实例中有效列车运行数据有20个，有效列车运行数据的采集次数达到预设的第一次数阈值。

判断停车点控制位置的调整值ADJSET是否落入预设的免调区间。

免调区间由±MIN_ADJ_SCOPE确定。

由于MIN_ADJ_SCOPE＝1，则ADJSET未落入免调区间。

获取铁电存储器中存储的OFFSET(即旧OFFSET)。

最大调整阈值由MAX_ADJ_SCOPE确定。

由于MAX_ADJ_SCOPE＝10，ADJSET未超过最大调整阈值。

新OFFSET＝旧OFFSET-ADJSET＝0-(-5)＝5

如果ADJSET的绝对值大于MAX_ADJ_SCOPE，则根据停车误差的符号，新OFFSET＝旧OFFSET-MAX_ADJ_SCOPE或新OFFSET＝旧OFFSET+MAX_ADJ_SCOPE。

如果判断有效列车运行数据的采集次数是否达到预设的第一次数阈值的结果为未达到，则判断是否满足连续NOW_ADJ_CNT＝5次ADJSET的绝对值都超过MAX_ADJ_SCOPE。

若否，则返回计算本次的停车点控制位置的调整值ADJSET的步骤。

若是，则进行新OFFSET的计算。

第五步、自主调整ATO控车参数。

将新OFFSET写入车载ATO系统的铁电存储器。

清空车载ATO系统的RAM存储器中存储的各有效列车运行数据。

第六步、维护与记录。

将调整的过程操作、中间变量进行维护与记录，发送到车载数据记录板中进行存储。

具体可以将新OFFSET、本次上电时的初始OFFSET、最近3次(可以配置)ADJSET和目前调整过的次数，发送到车载数据记录板中进行存储。

按照新OFFSET＝-5控车之后，得到的停车误差为：7、-5、-3、-1、2、3、0。可以看出，停车误差明显减小，停车精度显著提高。

下面对本发明实施例提供的基于自学习的ATO控车装置进行描述，下文描述的基于自学习的ATO控车装置与上文描述的基于自学习的ATO控车方法可相互对应参照。

图2为根据本发明实施例提供的基于自学习的ATO控车装置的结构示意图。基于上述各实施例的内容，如图2所示，该装置包括相关参数获取模块201、数据采集存储模块202、控车参数调整模块203和行车控制模块204，其中：

相关参数获取模块201，用于获取目标列车的ATO基础控车参数和实现自学习功能的基础参数；其中，ATO基础控车参数包括停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量，实现自学习功能的基础参数包括ATO停车误差有效范围；

数据采集存储模块202，用于采集第N次有效列车运行数据并存储至缓存区；其中，N为正整数；列车运行数据包括停车误差；本次的停车误差落入ATO停车误差有效范围内，则本次列车运行数据为有效列车运行数据；

控车参数调整模块203，用于采用自适应学习算法对缓存区存储的有效列车运行数据进行分析，确定调整准则，根据调整准则和缓存区存储的有效列车运行数据获取停车点控制位置的调整值，根据停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量和停车点控制位置的调整值，获取停车点控制位置与线路预设停车点位置新的目标偏移量；

行车控制模块204，用于根据停车点控制位置与线路预设停车点位置新的目标偏移量，控制目标列车停车。

具体地，相关参数获取模块201、数据采集存储模块202、控车参数调整模块203和行车控制模块204依次电连接。

相关参数获取模块201可以从车载ATO系统的铁电存储器(FRAM)中读取目标列车的ATO基础控车参数和实现自学习功能的基础参数。

数据采集存储模块202实时收集目标列车运行的数据；对于每次收集的列车运行数据，判断本次停车的停车误差(即“本次的停车误差”)是否在预设的ATO停车误差有效范围内；若是，则本次停车的停车误差为有效列车运行数据，并将包括本次停车的停车误差在内的本次列车运行数据作为有效列车运行数据进行一次采集和存储。

参数调整模块203基于自适应学习算法，对各有效列车运行数据进行数据分析，根据有效列车运行数据的统计规律，获取停车点控制位置的调整准则和调整值；根据停车点的调整准则和调整值，调整停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量，获取停车点控制位置与线路预设停车点位置的新的目标偏移量。

行车控制模块204在之后的列车进站停车过程中，车载ATO系统根据停车点控制位置与线路预设停车点位置的新的目标偏移量，对目标列车的停车进行控制。

本发明实施例提供的基于自学习的ATO控车装置，用于执行本发明上述各实施例提供的基于自学习的ATO控车方法，该基于自学习的ATO控车装置包括的各模块实现相应功能的具体方法和流程详见上述基于自学习的ATO控车方法的实施例，此处不再赘述。

该基于自学习的ATO控车装置用于前述各实施例的基于自学习的ATO控车方法。因此，在前述各实施例中的基于自学习的ATO控车方法中的描述和定义，可以用于本发明实施例中各执行模块的理解。

本发明实施例通过首先对缓存区存储的有效列车运行数据采用自适应学习算法进行分析，确定调整准则，其次获取停车点控制位置的调整值，最后根据停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量和停车点控制位置的调整值，确定停车点控制位置与线路预设停车点位置新的目标偏移量，基于停车点控制位置与线路预设停车点位置新的目标偏移量对列车进行控制。该方法能够动态自调整控车参数、自主学习适应列车性能、智能优化停车精度，从而能够适配列车的性能变化，提高ATO站台停车的精准程度，极大的减小技术人员的时间成本和人力成本的投入。图3示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图3所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)301、存储器(memory)302和总线303；其中，处理器301和存储器302通过总线303完成相互间的通信；处理器301用于调用存储在存储器302中并可在处理器301上运行的计算机程序指令，以执行上述各方法实施例供的ATO控车方法，该方法包括：获取目标列车的ATO基础控车参数和实现自学习功能的基础参数；其中，ATO基础控车参数包括停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量，实现自学习功能的基础参数包括ATO停车误差有效范围；采集第N次有效列车运行数据并存储至缓存区；其中，N为正整数；列车运行数据包括停车误差；本次的停车误差落入ATO停车误差有效范围内，则本次列车运行数据为有效列车运行数据；采用自适应学习算法对缓存区存储的有效列车运行数据进行分析，确定调整准则，根据调整准则和缓存区存储的有效列车运行数据获取停车点控制位置的调整值，根据停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量和停车点控制位置的调整值，获取停车点控制位置与线路预设停车点位置新的目标偏移量；根据停车点控制位置与线路预设停车点位置新的目标偏移量，控制目标列车停车。

此外，上述的存储器302中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccessMemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

另一方面，本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的ATO控车方法，该方法包括：获取目标列车的ATO基础控车参数和实现自学习功能的基础参数；其中，ATO基础控车参数包括停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量，实现自学习功能的基础参数包括ATO停车误差有效范围；采集第N次有效列车运行数据并存储至缓存区；其中，N为正整数；列车运行数据包括停车误差；本次的停车误差落入ATO停车误差有效范围内，则本次列车运行数据为有效列车运行数据；采用自适应学习算法对缓存区存储的有效列车运行数据进行分析，确定调整准则，根据调整准则和缓存区存储的有效列车运行数据获取停车点控制位置的调整值，根据停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量和停车点控制位置的调整值，获取停车点控制位置与线路预设停车点位置新的目标偏移量；根据停车点控制位置与线路预设停车点位置新的目标偏移量，控制目标列车停车。

又一方面，本发明实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各实施例提供的ATO控车方法，该方法包括：获取目标列车的ATO基础控车参数和实现自学习功能的基础参数；其中，ATO基础控车参数包括停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量，实现自学习功能的基础参数包括ATO停车误差有效范围；采集第N次有效列车运行数据并存储至缓存区；其中，N为正整数；列车运行数据包括停车误差；本次的停车误差落入ATO停车误差有效范围内，则本次列车运行数据为有效列车运行数据；采用自适应学习算法对缓存区存储的有效列车运行数据进行分析，确定调整准则，根据调整准则和缓存区存储的有效列车运行数据获取停车点控制位置的调整值，根据停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量和停车点控制位置的调整值，获取停车点控制位置与线路预设停车点位置新的目标偏移量；根据停车点控制位置与线路预设停车点位置新的目标偏移量，控制目标列车停车。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.基于自学习的ATO控车方法，其特征在于，包括：

获取目标列车的ATO基础控车参数和实现自学习功能的基础参数；其中，所述ATO基础控车参数包括停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量，所述实现自学习功能的基础参数包括ATO停车误差有效范围、ATO调节列车数据的分子系数和ATO调节列车数据的分母系数；

采集第N次有效列车运行数据并存储至缓存区；其中，N为正整数；所述列车运行数据包括停车误差；本次的停车误差落入所述ATO停车误差有效范围内，则本次列车运行数据为有效列车运行数据；

采用自适应学习算法对缓存区存储的有效列车运行数据进行分析，确定调整准则，根据所述调整准则和所述缓存区存储的有效列车运行数据获取停车点控制位置的调整值，根据所述停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量和所述停车点控制位置的调整值，获取停车点控制位置与线路预设停车点位置新的目标偏移量；

根据所述停车点控制位置与线路预设停车点位置新的目标偏移量，控制所述目标列车停车；

所述根据所述停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量和所述停车点控制位置的调整值，获取停车点控制位置与线路预设停车点位置新的目标偏移量，具体包括：

根据所述调整准则，确定需调整的参数为停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量；

获取所述缓存区存储的有效列车运行数据中停车误差的平均值；

根据所述停车误差的平均值、ATO调节列车数据的分子系数和ATO调节列车数据的分母系数，获取所述停车点控制位置的调整值。

2.根据权利要求1所述的基于自学习的ATO控车方法，其特征在于，所述实现自学习功能的基础参数还包括使能自学习调节ATO控车功能的参数；

相应地，所述采集第N次有效列车运行数据并存储至缓存区之前，还包括：

若判断获知所述使能自学习调节ATO控车功能的参数使能自学习调节ATO控车功能，则进行有效列车运行数据的采集和存储。

3.根据权利要求1所述的基于自学习的ATO控车方法，其特征在于，所述采用自适应学习算法对缓存区存储的有效列车运行数据进行分析，确定调整准则，具体包括：

根据所述缓存区存储的有效列车运行数据中的停车误差，获取所述目标列车的制动力的变化趋势；

根据所述目标列车的制动力的变化趋势，确定所述调整准则。

4.根据权利要求1所述的基于自学习的ATO控车方法，其特征在于，所述根据所述停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量和所述停车点控制位置的调整值，获取停车点控制位置与线路预设停车点位置新的目标偏移量的具体步骤包括：

若判断获知所述有效列车运行数据的采集次数N不小于预设的第一次数阈值，则判断所述停车点控制位置的调整值是否落入预设的免调区间；

若否，则根据所述停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量和所述停车点控制位置的调整值，获取停车点控制位置与线路预设停车点位置新的目标偏移量。

5.根据权利要求4所述的基于自学习的ATO控车方法，其特征在于，所述根据所述停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量和所述停车点控制位置的调整值，获取停车点控制位置与线路预设停车点位置新的目标偏移量的具体步骤还包括：

若判断获知所述有效列车运行数据的采集次数N小于预设的第一次数阈值，且所述停车点控制位置的调整值连续超过预设的最大调整阈值的次数不小于预设的第二次数阈值，则根据所述停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量和所述停车点控制位置的调整值，获取停车点控制位置与线路预设停车点位置新的目标偏移量；

其中，所述第一次数阈值大于所述第二次数阈值。

6.根据权利要求4或5所述的基于自学习的ATO控车方法，其特征在于，所述根据所述停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量和所述停车点控制位置的调整值，获取停车点控制位置与线路预设停车点位置新的目标偏移量的具体步骤还包括：

若所述停车点控制位置的调整值不小于最大调整阈值，则根据所述停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量和所述最大调整阈值，获取停车点控制位置与线路预设停车点位置新的目标偏移量；

将所述停车点控制位置与线路预设停车点位置新的目标偏移量写入铁电存储区。

7.根据权利要求5所述的基于自学习的ATO控车方法，其特征在于，判断所述有效列车运行数据的采集次数N是否小于预设的第一次数阈值之后，还包括：

若判断获知所述有效列车运行数据的采集次数N不小于预设的第一次数阈值，且所述停车点控制位置的调整值落入预设的免调区间，则继续采集有效列车运行数据，并将新采集的有效列车运行数据存储至所述缓存区；

若判断获知所述有效列车运行数据的采集次数N小于所述第一次数阈值，且获取的所述停车点控制位置的调整值连续超过预设的最大调整阈值的次数小于所述第二次数阈值，则继续采集有效列车运行数据并将新采集的有效列车运行数据存储至缓存区；

其中，缓存区能够存储的有效列车运行数据的最大次数为所述预设的第一次数阈值。

8.一种基于自学习的ATO控车装置，其特征在于，包括：

相关参数获取模块，用于获取目标列车的ATO基础控车参数和实现自学习功能的基础参数；其中，所述ATO基础控车参数包括停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量，所述实现自学习功能的基础参数包括ATO停车误差有效范围、ATO调节列车数据的分子系数和ATO调节列车数据的分母系数；

数据采集存储模块，用于采集第N次有效列车运行数据并存储至缓存区；其中，N为正整数；所述列车运行数据包括停车误差；本次的停车误差落入所述ATO停车误差有效范围内，则本次列车运行数据为有效列车运行数据；

控车参数调整模块，用于采用自适应学习算法对缓存区存储的有效列车运行数据进行分析，确定调整准则，根据所述调整准则和所述缓存区存储的有效列车运行数据获取停车点控制位置的调整值，根据所述停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量和所述停车点控制位置的调整值，获取停车点控制位置与线路预设停车点位置新的目标偏移量；

行车控制模块，用于根据所述停车点控制位置与线路预设停车点位置新的目标偏移量，控制所述目标列车停车；

所述控车参数调整模块，具体用于根据所述调整准则，确定需调整的参数为停车点控制位置与线路预设停车点位置的当前目标偏移量；获取所述缓存区存储的有效列车运行数据中停车误差的平均值；根据所述停车误差的平均值、ATO调节列车数据的分子系数和ATO调节列车数据的分母系数，获取所述停车点控制位置的调整值。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行该计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的基于自学习的ATO控车方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的基于自学习的ATO控车方法的步骤。

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