轨道车辆侵限障碍物探测方式分析

轨道交通车辆作为高密度、大流量的公共交通系统,仅仅依靠司机来判断前方是否有障碍物,避免交通事故的现状,已远远无法满足我国对行车安全的需要。我国地铁里程不断增加,列车的行车安全问题受到了越来越多的关注。将人工智能及多传感器融合技术用于列车障碍物的监测,具有重大的实际意义。近年来各城市大力建设无人驾驶地铁列车线路,智能驾驶及无人驾驶已经是全球公认的未来技术发展方向,本文对多种障碍物探测方式进行对比分析,对如何提前且有效的进行障碍物识别,如何能够在监测到障碍物后判断其真实的安全影响,以及如何在各种工况及气候环境下工作提出切实可行的方式。