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轨道智能交通系统中的免碰撞技术研究_12

发表于:2019-07-04 10:29 作者:新闻小编 来源:新闻小编

引言

  自上世纪70年代以来,我国对轨道交通技术的研究逐渐规模化,并取得了大量的研究成果;随着人们对交通质量要求的提高,轨道交通必须从各个方面来满足人们的需求,如人生安全、运行平稳、环境舒适等。但是首先要解决的问题是行车安全问题;我国在轨道交通中投入的成本非常巨大,为了最大限度的减少列车间存在的危险性,在规划和修建的期间就已尽可能行车轨道分开,如双向行驶、交叉分层行驶等,即通过增加设计成本的手段降低安全风险,但是设计中不可避免的会涉及到交叉点的存在。因此对于轨道交通中的车间碰撞的研究仍然是不可忽视,本文以车间通信为出发点,基于智能交通系统,通过安全距离的计算和车速调整,绘制极限区域范围图,然后向控制中心发送修正请求,最终由调度中心来决定行车的参数,以达到最佳的行车调整结果。

智能分析系统结构组成

  智能交通

  智能交通系统的核心信息共享[1,2,3],本文重点是研究车间信息共享,即本车不但清楚自己的位置、速度、方向等参数,同时也能够获得相关车辆的运行信息。位置的测算主要有三个方法构成,①通过gps(global positioning system)收发器定时的获取位置信息;②采用航行推测的方法连续的计算车的位置和速度信息,常用的航行推测包括加速度器、里程表、陀螺仪等航测设备;③隧道位置信息测量系统,即通过将检测设备装设在隧道中,当有列车经过时读取列车编号,并将信息发送至车站和调度中心,列车通过定时读取车站或中心的数据来更新本身的位置和相关车辆的位置信息[4]。三种方法中前两种使用较多,且相对安全可靠,但是均需要独立安装车间通信设备实现数据的互传;其中方法①需要的成本相对较大,且精度上有一定的局限性,但是所有列车都可以使用同一个gps卫星系统,因此有统一的参考系。方法②是目前军事技术中使用较多的一种定位方法,只要将初始信息,如位置、行车方向、速度等确定,就可以很准确的计算出当前车在任意时刻的相关信息。

  除了位置信息获取,智能交通系统中需要解决的问题是车间通讯,即ivc(inter vehicle communication),ivc的实现技术是一种无线通信,本文采用的td-scdma技术,保证的是国内的自主知识产权。多个车之间的通信将构成一个无线局域网络,正是利用这样的网络,列车之间可以周期性的交换位置信息等数据,通过本车的计算系统绘制出本车与邻近车辆之间的危险区域图。文中采用的位置计算方法是gps定位和航行推测,两种方法仅仅在于位置获取方式的不同,如图1所示为智能轨道交通中的车间通讯系统主结构图。

  车间通讯

  inter-vehicle communication(ivc)是车间通讯是本文研究的智能交通系统实例的主要技术[5,6],目前国内研究成果较为成熟的移动通信中的td-scdma技术,它具有覆盖范围广、数据传输速率高、便于控制传输距离等特点,文中利用仿真的方式限制特定的网络作用范围,达到限制通讯的目的。通过无线数据传输预测碰撞的基础是:当有功率限制的无线接近程度达到预设值时,预测两车可能发生碰撞事故,根据预测的结果绘制区域范围图,并进行列车间的局部速度等参数的协调,并将预测结果提交至车站和中心服务器,由服务器的运算下达列车总体调节手段,从而达到免碰撞的目的。

  在覆盖范围内,任意两车均可以实现数据通信,成为网络中的一个节点,多个节点构成一个通讯簇,簇内两节点周期性的交换相关信息即可预测碰撞事故的发生。节点之间交换的信息主要有两个部分,即①本车的运行参数;②监视车辆的运行参数。如图2所示。

  通过连续不断的传输异步信息,车辆即可计算出跟随其后的其他车辆的运行数据。假设通讯簇内两列运行中的列车可以直接通信,即在功率极限的无线区域范围内的两个节点。如果假设成立,则任意满足要求的节点即可发送和接受数据包,其中包含了车辆的地理位置信息、速度、位移、方向及碰撞区域半径。

  计算与设计

  如图3所示,编号为a和b的两辆列车是整个通讯簇中的满足碰撞危险性分析的两个节点,列车a可计算的碰撞区域与b有重叠区,即说明a、b有碰撞的可能性。以下分析中以a为发送端,b接收端,运行过程分析如下:

  发送方a

  step1.当列车a连续两次成功收到来自b发送的数据包,表示两节点已进入预测区域范围;

  step2.列车a实时检测运行速度、方向等信息,根据航行推测的方法计算自身当前的位置;

  step3.列车a将行车线路lno、位置l(x,y)、运行速率v、前进方向d等数据打包发送出去,该数据包能够被通讯簇范围内所有列车接收。

  使用航行推测法实时计算列车位置的前提条件是①初始化的位置l0x0,y0);②实时行车方向(k);③实时行驶速度v(k)由于系统运行过程中位置信息的计算可能会出现累积性误差,因此可以采用站点位置校正的方法在特定段更新列车的位置信息,计算方法如下:

  接受方b

  预测计算开始之前必须初始化节点信息表,该表中列出了所有交叉点的位置信息;预测系统在连续五次成功获取通信数据后,启动预测计算,计算步骤如下:

  step1.检出a发送数据,得到列车a的运行线路,并在存储数据表中检索该线路是否与当前线路有交叉,如果有则进入step2;如果没有则不进行计算;

  step2.进入该步骤表明a与b可能有碰撞的危险性存在,读取两车道交叉点的位置cross(xc,yc),此时将监控图的警示级别设置为预测状态,同时进入step3;

  step3.计算本车达到交叉点位置的时间段[tb0,tb1],相对位置如图4所示,计算方法是:

  以上计算可得tb0=tk+tg,tb1=tk+ts;同理可得a到达cross的时间区间[ta0,ta1],如图5所示,如果这两个时间区间有重叠,则说明该短时间内有碰撞危险,重叠区域越大,危险级别就越高。

  step4.发送运行速度调整请求至中心;重复执行距离计算与时间预估。

  仿真实验

  模拟器对每一辆车的出发地和目的地进行限定和计算,具体如下:

  step1.随机初始化行车线路交叉结构tp及车流信息ci,仿真计算时间长度tl;

  step3.列车行驶速度最大值vmax和最小值vmin,具体数值由运行线路和预测计算结果确定;

  step4.碰撞警告区通讯域半径r,这个距离表示可进行点对点通讯的最大距离,它的大小与通信设备的功率直接相关,理论上只有上限没有下限;

  step5.交叉处轨道数目n,行车线路交叉结构tp可以直接决定该参数;

  step6.预测碰撞危险区内极限距离l,紧急刹车最大制动时间t;

  从研究的角度出发,为了使结果具有典型性,文中对以上参数进行初始化;tp描述如图6所示,途中描述了三个车道,在cross1和cross2处分别是a线路与b线路,及b线路与c线路的交叉点,即本文只讨论n=2的情形。

  假设每条线路上列车数量可任意配置在运行,且不考虑同车道内列车追尾的问题[7],以降低分析问题的难度,行车方向如图6所示,则ci由linea、lineb、linec组成。仿真计算总时间为3600秒,将列车的运行速度限制在vmin=0km/h与vmax=150km/h之间;最大制动时间t设定为3秒。

  关于碰撞警告区通讯域半径r和预测碰撞危险区内极限距离l,文中做如下规定:

  ① 列车长度为一个坐标单位;

  ② 碰撞警告区通讯域半径r设定为50个坐标单位;

  ③ 预测碰撞危险区内极限距离l设定为15个坐标单位。

  按照预先设定的计算方式初始化仿真算法,启动仿真程序,将得到如图7所示的仿真运行图。

总结

  本文提出了一种用于轨道交通中碰撞事故预测方法,并将其归为智能交通系统中的一个实例。采用路径推算与相关距离计算法实时分析本身运行参数和接受到数据,经过周期性的数据交换,得出碰撞危险性系数,并用不同的颜色表示危险区的等级,当达到碰撞极限距离时给出紧急刹车信号;使用数据迭代和站点位置校正等方法确保航行推测的精度,最大限度的提高运算过程的可靠性,实现了真正的实时预测;最后通过仿真计算可知该技有效地提高系统的预警效果;今后的研究中,该技术将会被集成到轨道交通综合监控系统,在更加丰富的信息系统中会有更好的应用前景。

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