仿人控制的电力机车自动过分相装置研究

介绍了一种勿需地面位置感知信号进行控制的电力机车自动过分相方案。它通过隔离485通讯从机车安全信息综合监测装置TAX箱获取机车的实时运行信息，与预先存储的分相点位置信息比较，判断机车是否到达分相点。通过对当前级位进行采样，控制级位的升，降和主断路器的分，合，完成机车自动过分相过程，该装置采用仿人控制原理，借助于司机的操作经验和决策过程，由计算机代替司机操纵完成机车自动过分相。     

地图辅助定位方法在列车定位中的应用

地图辅助定位是使用道路地图矢量辅助其它手段进行车辆定位的一种方法。本文依据线路平纵断面特征对线路进行单调分段后,建立线路平面和纵断面数字地图数据库,然后以铁路线路平面特征辅助GPS进行列车连续定位,分别推导出直线、缓和曲线以及圆曲线区段的列车位置估算公式。在直线区段将GPS位置信息投影到实际线路上进行列车定位;在缓和曲线上,根据实测当前点曲率以及缓和曲线曲率和全长计算列车的位置;在圆曲线上,提出利用同向切线法实现列车连续定位的方法。文中还探讨了应用纵断面变坡点作为虚拟查询应答器实现单点定位的方法。最后给出列车连续定位的现场实验结果和利用变坡点实现单点定位的仿真结果,验证了方法的有效性。     

基于改进蚁群算法的多AGV泊车路径规划

针对智能停车库中自动导引小车(Automated Guided Vehicle,AGV)存取车的路径规划问题,提出一种基于改进蚁群算法的多AGV泊车路径规划方法.单AGV路径规划方面,在基本蚁群算法基础上引入蚂蚁回退策略来增强适应性,同时改进启发式信息和信息素更新策略提高算法的收敛速度和寻优能力.多AGV路径规划方面,提出改进冲突解决策略来解决多AGV之间的冲突,其中采用临时规避-重新寻路策略来解决相向冲突.针对某典型停车场抽象模型的仿真结果表明,改进蚁群算法寻路成功率更高,并具有较强的全局搜索能力和较快的收敛速度,改进冲突解决策略能合理避免冲突,可以满足多AGV存取车路径规划的要求.     

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轨道交通线路净空安全是确保列车平稳、不间断运行的基础.由于轨间异物对行车安全产生严重影响,所以基于非轨道电路的轨道异物入侵检测系统在铁路系统中具有十分广泛的应用前景.本文提出了一种基于移动车载摄像机检测轨间异物的方法.首先,通过钢轨识别算法自动定位钢轨位置,并确定列车前方轨道是否有其它列车或公路车辆等大型异物,若有则进行报警;之后,基于边缘检测的异物检测算法自动检测轨间可疑小异物,同时提取可疑异物的尺度信息和颜色索引参数等相关特征;最后,用支持向量机（SVM）来对可疑小异物区域进行分类和辨识.车载实验结果表明,该方法可以有效地检测出轨间异物.     

基于激光与视觉融合的车辆自主定位与建图算法

定位与建图是车辆未知环境自主驾驶的基础,激光雷达依赖于场景几何特征而视觉图像 易受光线干扰,依靠单一激光点云或视觉图像的定位与建图算法存在一定局限性。本文提出一 种激光与视觉融合SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)的车辆自主定位算法,通过融 合互补的激光与视觉各自优势提升定位算法的整体性能。为发挥多源融合优势,本文在算法前 端利用激光点云获取视觉特征的深度信息,将激光-视觉特征以松耦合的方式输入位姿估计模块 提升算法的鲁棒性。针对算法后端位姿和特征点大范围优化过程中计算量过大的问题,提出基 于关键帧和滑动窗口的平衡选取策略,以及基于特征点和位姿的分类优化策略减少计算量。实 验结果表明：本文算法的平均定位相对误差为 0.11 m 和 0.002 rad,平均资源占用率为 22.18% (CPU)和 21.50%(内存),与经典的 A-LOAM(Advanced implementation of LOAM)和 ORB-SLAM2 (Oriented FAST and Rotated BRIEF SLAM2)算法相比在精确性和鲁棒性上均有良好表现。     

采用时域相关匹配信息融合的列车定位方法

提出了一种基于陀螺和速度传感器融合的列车定位方法,通过对陀螺和速度传感器测得的列车运行的角速度和速度的计算,实时地获得航向角对里程的导数的测量值.航向角对里程的导数表征了线路曲率情况,对于一条线路,航向角对里程的导数可以被认为是固定不变的,而且可以用来与预先获得的线路数据库进行实时匹配,进而获得列车的里程值.首先根据固定门限对获得的航向角对里程的导数进行判断列车是否进入了曲线区段,即是否启动匹配过程,然后将航向角对里程的导数与线路数据库中的数据进行时域相关匹配,最后根据相关系数的大小确定匹配的结果,并用此值对单纯采用速度传感器计算的里程值进行校正.为了验证所提出的方法的效果,进行了车载的数据采集试验,通过对试验数据的离线计算和匹配获得了列车的位置.通过与单纯采用速度传感器的列车位置的比较,证明了所提出的方法的有效性和可行性,列车的位置误差被限制在有限的范围内.     

基于高阶全连接条件随机场的高速铁路异物入侵检测方法

随着我国高速铁路的快速发展,运营线路里程不断增加,铁路异物入侵对列车运行安全的威胁日趋严重。针对现有基于计算机视觉的铁路异物入侵检测方法存在的检测精度差、误检率高等问题,提出一种新的基于条件随机场CRF的前景提取算法并将其应用于高铁周界入侵检测中。前景提取是计算机视觉中的一个重要问题,也是基于计算机视觉的铁路异物入侵检测方法的核心算法。基于CRF的前景提取算法针对动态背景、伪装色等关键问题引入全连接结构,并增加高阶势,同时采用基于快速卷积的CRF推断算法实现快速求解。实验结果表明,前景提取算法的总体检测效果在通用测试数据集上优于现有算法,并在铁路现场场景取得较好地应用效果。     

基于单幅图像的轨检车位置校正方法研究

列车通常利用里程计实现连续定位,但其累积误差必须加以修正.由于轨检车无法利用传统方法校正里程计累积误差,本文提出一种利用地面标志图像进行轨检车位置定点校正方法.它利用安装在轨检车顶部的相机获取相机前方的图像,通过地面标志在图像中的像素坐标计算它到相机的距离,然后由该距离和事先存储的地面标志实际位置计算轨检车位置.本文首...     

多传感器融合列车测速定位实验平台的研究

阐述多传感器融合在列车测速定位中的应用;通过搭建多传感器融合的列车测速定位实验硬件平台,并利用虚拟仪器软件LabVIEW,实现平台的软件功能;介绍在铁路现场进行的实验及所获得的有效数据。