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题名高速列车智能驾驶算法仿真研究
被引量:5
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作者
张佩
盖伟龙
李小龙
王钦钊
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机构
陆军装甲兵学院
中国人民解放军
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出处
《计算机仿真》
北大核心
2019年第3期184-188,共5页
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文摘
对应用于高速列车智能驾驶系统的智能驾驶算法进行研究,可以有效弥补人工驾驶的缺陷。对智能驾驶算法进行研究,需要综合考虑线路限速信息和列车实时运行信息,完成智能驾驶算法设计。传统的智能驾驶算法先根据限速曲线设定目标速度曲线并精确跟踪,实现高速列车的智能驾驶,但忽略了工况切换次数,导致能耗大且舒适性低。提出基于数据挖掘的高速列车智能驾驶算法,突破跟踪目标速度曲线的控制思想,将人工驾驶策略应用于高速列车智能驾驶中,无需设定列车目标速度曲线,仅采用人工驾驶数据和数据挖掘方法,利用挖掘的人工驾驶策略实现列车的多目标智能驾驶。仿真结果表明,所提算法能够有效降低能耗提高舒适度,实现列车的平稳、舒适、准点、精确运行。
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关键词
高速列车
人工驾驶策略
数据挖掘
智能驾驶
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Keywords
High-speed train
Manual operation strategy
Data mining
Intelligent operation
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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