[发明专利]一种基于车钩力约束的自动驾驶方法及系统

权利要求书

1.一种基于车钩力约束的自动驾驶方法，其特征在于，包括：

获取列车感知数据；所述列车感知数据包括列车的实时线路信息和列车的尾部风压感知数据；

获取列车当前状态数据；

实时计算列车的车钩力；

基于所述列车感知数据、列车当前状态数据、列车的车钩力以及车钩力限制值规划列车自动驾驶速度曲线；

基于所述列车的车钩力以及车钩力限制值对列车进行速度跟随控制，输出牵引制动指令；所述基于所述列车的车钩力以及车钩力限制值对列车进行速度跟随控制，输出牵引制动指令，包括：获取列车目标速度；基于所述目标速度进行速度跟随控制；判断列车的最大车钩力是否大于等于所述车钩力限制值，若否，则输出牵引制动指令；所述速度跟随控制包含智能速度控制算法和平稳控制规则；其中，列车牵引制动指令函数为：f_Targ(v,t)＝f_Targ(v,t-1)+λ(f_F(i,t),t)×ΔF(v,t)；所述f_Targ(v,t)表示当前时刻输出的牵引制动指令；所述f_Targ(v,t-1)表示上一时刻输出的牵引制动指令；所述λ(f_F(i,t),t)为车钩力决策函数，取值范围是[-1,0,1]；所述Δ F(v,t) 表示基于智能速度控制算法和平稳控制规则输出的当前控制力增量；

响应所述牵引制动指令。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述实时计算列车的车钩力，包括：

根据运行场景确定各车厢之间初始车钩力间隙；

基于多质点动力学模型和车钩缓冲器模型，根据牵引制动指令、线路条件、列车参数和列车当前状态数据，计算各车厢的相对位移和相对速度；

基于车钩-缓冲器模型计算全列车的车钩力。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述列车感知数据、列车当前状态数据、列车的车钩力以及车钩力限制值规划列车自动驾驶速度曲线，包括：

设定初始速度V0；

基于所述列车感知数据和列车当前状态数据，采用优化算法规划下一个目标速度V1；

判断列车的最大车钩力是否大于等于所述车钩力限制值，若否，则：

输出所述目标速度V1。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述响应所述牵引制动指令后，还包括：

显示列车运行状态信息。

5.一种基于车钩力约束的自动驾驶系统，其特征在于，包括：

数据感知模块，用于获取列车感知数据；所述列车感知数据包括列车的实时线路信息和列车的尾部风压感知数据；

获取模块，用于获取列车当前状态数据；

车钩力实时计算模块，用于实时计算列车的车钩力；

第一规划模块，用于基于所述列车感知数据、列车当前状态数据、列车的车钩力以及车钩力限制值规划列车自动驾驶速度曲线；

第二规划模块，用于基于所述列车的车钩力以及车钩力限制值对列车进行速度跟随控制，输出牵引制动指令；所述第二规划模块具体用于：获取列车目标速度；基于所述目标速度进行速度跟随控制；判断列车的最大车钩力是否大于等于所述车钩力限制值，若否，则输出牵引制动指令；所述速度跟随控制包含智能速度控制算法和平稳控制规则；其中，列车牵引制动指令函数为：f_Targ(v,t)＝f_Targ(v,t-1)+λ(f_F(i,t),t)×ΔF(v,t)；所述f_Targ(v,t)表示当前时刻输出的牵引制动指令；所述f_Targ(v,t-1)表示上一时刻输出的牵引制动指令；所述λ(f_F(i,t),t)为车钩力决策函数，取值范围是[-1,0,1]；所述Δ F(v,t) 表示基于智能速度控制算法和平稳控制规则输出的当前控制力增量；

响应模块，用于响应所述牵引制动指令。