[发明专利]动车组自动驾驶方法、装置、控制终端及动车组

说明书

本发明提供了一种动车组自动驾驶方法、装置、控制终端及动车组，涉及动车组控制领域，该方法包括获取预设的驾驶信息；所述驾驶信息包括目标车站、运行轨迹及发车时间；根据所述发车时间控制所述动车组发车；获取所述动车组行进路线上的行驶环境信息；基于所述行驶环境信息、所述运行轨迹以及所述目标车站控制所述动车组进行自动驾驶。本发明能够实现动车组由动车段到车站的自动驾驶，无需人工干预，降低了人力成本。

技术领域

本发明涉及动车组控制领域，尤其是涉及一种动车组自动驾驶方法、装置、控制终端及动车组。

背景技术

随着人们生活水平的提高，动车组已经逐渐成为人们出行的重要选择,同时，随着动车组相关技术的不断发展，动车组的数量也在不断增长。然而，目前动车组列车由动车段(动车组列车停靠的地方)开往目标车站时，还需要专门的驾驶员进行驾驶，当动车组越来越多时，该方式势必带来较多的人力消耗，导致人力成本较高。

发明内容

本发明的目的在于提供一种动车组自动驾驶方法、装置、控制终端及动车组，能够实现动车组由动车段到车站的自动驾驶，无需人工干预，降低了人力成本。

第一方面，本发明实施例提供了一种动车组自动驾驶方法，方法包括：获取预设的驾驶信息；驾驶信息包括目标车站、运行轨迹及发车时间；根据发车时间控制动车组发车；获取动车组行进路线上的行驶环境信息；基于行驶环境信息、运行轨迹以及目标车站控制动车组进行自动驾驶。

进一步，在根据发车时间控制动车组发车之前，方法还包括：对动车组执行预设的启动操作；预设的启动操作至少包括自动唤醒操作、车自检操作、列车上电操作、雨雪天气识别操作、列车指示灯设置操作的一种或多种。

进一步，获取动车组行进路线上的行驶环境信息的步骤，包括：通过路线摄像头获取行进路线的视频图像；根据预设的神经网络模型对视频图像进行识别及追踪，得到行驶环境信息。

进一步，上述方法还包括：如果在动车组的自动驾驶过程中检测到状态异常信息，根据预设标准判断状态异常信息的严重等级；基于状态异常信息的严重等级确定列车行进模式；列车行进模式包括行驶模式、蠕行模式和制动模式。

进一步，根据预设标准判断状态异常信息的严重等级的步骤，包括：如果检测到路线视频图像异常，则确定状态异常信息的严重等级为第一严重等级；如果检测到轨道电路发生异常，则确定状态异常信息的严重等级为第二严重等级。

进一步，基于状态异常信息的严重等级确定列车行进模式的步骤，还包括：如果状态异常信息为第一严重等级，控制动车组采取制动模式；如果状态异常信息为第二严重等级，控制动车组行进至发生异常的轨道电路时采取蠕行模式；如果状态异常信息不属于第一严重等级且不属于第二严重等级，控制动车组采取行驶模式。

进一步，在动车组紧急制动后，上述方法还包括：将状态异常信息发送至预设的线路排查清理系统，以便对异常状态进行恢复。

第二方面，本发明实施例提供了一种动车组自动驾驶装置，装置包括：第一信息获取模块，用于获取预设的驾驶信息；驾驶信息包括目标车站、运行轨迹及发车时间；发车控制模块，用于根据发车时间控制动车组发车；第二信息获取模块，用于获取动车组行进路线上的行驶环境信息；自动驾驶模块，用于基于行驶环境信息、运行轨迹以及目标车站控制动车组进行自动驾驶。

第三方面，本发明实施例提供了一种控制终端，控制终端用于执行如第一方面任一项的动车组自动驾驶方法。

第四方面，本发明实施例提供了一种动车组，动车组包括如第三方面的控制终端。