基于电子海图显示与信息系统的海洋环境信息处理系统设计

通过研究基于ECDIS的舰船海洋环境信息,设计一套航海保障系统,能够提供舰船基本海洋环境要素数据预报、推荐初始航向、航线环境分析、跃层分析等功能,系统功能完善,兼容性强,主要以易于理解和分析的图形、图像格式显示海洋环境各要素,结合数据库历史数据说明,具有较好的实用价值。     

基于GNSS的轨道占用识别技术综述

列车的位置信息是列车控制系统的重要的基础信息,基于卫星导航(GNSS)的列车定位是近年来的研究热点,轨道占用识别是实时确定列车所在的股道及具体位置。本文介绍基于GNSS的轨道占用识别的原理,分析GNSS技术应用于轨道占用识别的可行性以及应用中的难点,包括GNSS用于轨道占用识别的精度及完好性问题,以及初始定位时的轨道识别问题。阐述目前国内外已有的一些基于GNSS的轨道占用识别方法,包括检测道岔状态、辅助应答器、检测航向角、地图匹配、隐马尔可夫模型,详细分析其原理、功能以及优缺点,认为采用隐马尔可夫模型进行定位不需要其他辅助手段,并可以有效地解决初始化定位问题,是一种较好的方法,需要进一步研究并进行实际测试验证。     

低成本列车组合定位系统容错算法设计

列车实时定位是列车控制系统的重要环节。在安全苛求的现代列车控制系统中,列车定位系统需要在实现高精度列车定位的同时具备容错能力,以保证系统安全。针对列车定位的安全性需求,从保障列车定位系统的容错性能出发,利用低成本GPS接收机、惯性测量器件以及里程计等定位传感器构成列车组合定位平台,给出列车组合定位系统的结构与功能,将小波变换方法用于组合系统故障检测并制定相应的故障隔离策略,以H∞鲁棒滤波为基础设计联邦结构的多传感器容错信息融合算法用于定位计算。利用自制轨道推车进行的实验及仿真结果表明,组合定位系统能够满足列车定位的精度要求,并具有较强的容错能力,能够在不同定位条件下保证定位高效与安全。     

基于北斗-陀螺仪组合定位的轨道占用判别方法研究

自主定位是CTCS-4级列控系统对列车定位的要求。在车站内的平行股道区段,轨道占用判别是列控系统获取列车位置信息的重要环节,而现有判别方法尚未满足CTCS-4级列控系统需要。本文使用北斗卫星导航系统与微机械陀螺仪组合定位的技术进行列车定位,重点研究其中的列车轨道占用判别方法。该方法应用模式识别,对从卫星定位系统及惯性传感器获得的列车运行状态进行实时分析,判别当前轨道占用。实验表明,该方法响应时间小于3s,对样本数据判别结果与实际相符,能够很好的辅助列车获取位置信息。     

列车定位系统中数据融合的关键技术

数据融合技术是对多个传感器提供的信息按某种最优融合准则进行融合,能够提高数据的精确度.在列车定位系统中应用数据融合技术,可以有效提高列车定位精度,保障列车安全.阐述数据融合的功能原理、关键技术,对数据融合关键技术广泛应用的几种非线性滤波算法特性和测试精度进行比较,分析保证列车组合定位系统安全完整性的方法.     

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在安全苛求的现代列车控制系统中,列车的实时定位是一个十分重要的环节. 传统的基于里程计的列车定位方法只能提供列车行驶的里程信息,在具有多条平行股道的铁路车站,传统的列车定位方法无法解决轨道占用识别的问题. 本文根据列车在铁路线路上运行的特点,提出了基于道岔曲线信息的列车定位方法,该方法利用GPS及惯性传感器辅助提取列车在道岔处的速度、加速度、角速度等运行特征,得到列车在道岔处的转弯半径、曲率变化及运行方向,并通过与车载地图数据库进行比较,实现准确的轨道占用识别及列车定位. 文中给出了采用传感器获取运行特征的方法以及实现道岔信息匹配的流程. 现场测试结果表明,在当前试验条件下,该方法已具备较强的轨道占用识别能力,能够在一定程度上提高列车定位的性能.     

基于深度数据的车辆目标检测与跟踪方法

现有基于几何特征的目标检测与跟踪方法误检率较高,目标跟踪过程中的漏检易导致错误的目标关联.针对这些问题,本文提出了一种基于激光雷达(LiDAR)深度数据的车辆目标检测与跟踪方法.根据激光雷达深度数据特性,采用一种基于栅格的参数自动化聚类(PAG) 算法对原始数据进行处理,并在每个聚类中提取目标线段,获取目标特征.在此基础上对车辆目标进行识别,并计算得到目标的位置信息.采用卡尔曼滤波算法,制定滤波器管理策略,完成目标关联及状态估计.最后利用装备有一个前向激光雷达的实验车辆对提出的方法进行验证. 实验结果表明,本文提出的方法可准确识别并跟踪多个车辆目标,避免错误的目标关联.     

车路协同系统的视景仿真模型

在车路协同系统仿真的基础上,以局部交通网络的实时交通仿真为例,建立了车路协同系统视景仿真模型库,确立了视景仿真系统的框架体系结构。将视景仿真集成为整个仿真系统的一个联邦成员,建立了车车信息交互、车路信息交互的典型视景仿真功能模型。使用LOD模型简化技术对视景仿真功能模型进行分解,生成了5个不同精细程度的LOD模型。采用DOF、LOD、Switch功能化节点,从节点结构上优化了典型应用场景中的交叉口信号灯、车辆运动等相关模型,建立了一套类似模型几何形状的层级节点结构。构建了车路协同系统可视化视景仿真平台,包括HLA/RTI信息交互与控制模块、车路协同数据处理模块、信息交互模块、模型引导控制模块、视角动态切换模块与模型状态参数动态显示模块。采用建模优化相关技术,对典型交通场景进行了视景仿真。仿真结果表明:通过LOD模型简化技术,模型简化率最高可达95.5%,内存占用减少86.3%;通过视景仿真方法的使用,提高了渲染效率与系统仿真效率,车路协同典型交通场景验证了仿真方法的可行性。     

基于HLA的列控系统多车仿真策略研究

基于列控系统需求进行的多车仿真研究,是构建完备的列控仿真与功能测试环境的基础环节。本文针对列控系统多节点、分布式的特点,设计基于HLA的列控系统多车仿真方案,提出两种多车仿真策略。根据不同的仿真策略构建基于HLA的多车仿真联邦的逻辑模型和高层仿真模型。对采用不同仿真策略实现的多车仿真联邦进行性能测试,实验结果表明多辆仿真车整体作为一个联邦成员加入仿真联邦的策略更适用于多车仿真,该仿真策略能够满足列控系统中多车仿真的需求。     

车路协同混合交通场景要素解析与测试案例生成

面向混合交通环境下多车效率类和单车安全类场景测试需求,研究了基于混合交通场景要素解析的车路协同测试案例生成方法;为提高测试案例的多样性和覆盖度,分析了混合交通特征要素相互作用机理,构建了混合交通场景要素层次模型,提出了场景要素重要度的一致性描述指标,并在此基础上建立了测试案例复杂度模型;针对多车效率类场景仿真测试,提出了复杂度激励的组合测试案例生成方法,设计了场景要素强耦合组合策略;针对单车安全类场景仿真测试,提出了基于复杂度聚类的蒙特卡洛测试案例生成方法,设计了风险场景特征参数抽样机制;选取车路协同混合交通典型场景开展仿真试验,验证了提出的测试案例生成方法的有效性。研究结果表明,对于多车效率类混合交通高速公路匝道合流场景测试,提出的方法比传统成对测试方法的场景最大复杂度提高了11.93%,高复杂度场景占比提高了60.02%,测试案例覆盖度提高了12.08%;对于单车安全类车路协同换道预警场景测试,提出的方法比传统蒙特卡洛测试方法的危险场景数提高了195%,且其参数估计误差降低了5.95%,高风险场景数提高了119%,且其参数估计误差降低了4.78%。可见,提出的方法能够提高测试案例的...