简介:摘要:近年来,我国的城轨交通进入了快速发展阶段,每年各地新增线路和里程数屡创新高。与此同时,受益于机器学习、深度学习和汽车无人驾驶技术的快速发展,城轨交通领域中AI辅助技术已受到广泛的关注和支持。为了在降低运营成本的背景下进一步加强列车的日常运营安全和提升运营效率,开发适用于全路线复杂场景的实时准确的障碍物检测系统具有重要意义。本文针对现有的列车障碍物检测存在的若干问题,提出了一种具有较高性能的、基于并行多模式分析的障碍物检测系统,在杭州线路上的测试表明该系统实现了在复杂线路场景下的全天候高质量列车行驶环境感知,进一步提升了车辆运营的安全性。
简介:摘要:地铁工程列车全自动运行系统是城市轨道交通发展的趋势,它通过整合计算机系统、通信系统、信号分析系统和列车控制系统等技术实现地铁工程列车运行的自动化。将工程列车升级到全自动运行后,设备和功能要求更高。因此,必须采取措施降低工程列车运行风险,提高运行可靠性。障碍物检测系统有助于防止严重事故发生。障碍物检测系统分为被动和主动的障碍物检测。被动障碍物检测是通过内置系统进行的,传感器信号被触发并传输到工程列车上,以实现工程列车的紧急制动。主动检测障碍物时,通过列车前端传感器收集前端数据,当检测系统检测到障碍物时,可以向工程列车控制系统发送警告信号,并进行紧急制动处理。
简介:摘 要 随着人工智能技术的发展,主动障碍物技术逐渐成为地铁列车障碍物检测系统的主流方案。本文简要介绍了基于人工智能技术的图像匹配算法的原理与优点,并在此基础上提出了一种多技术融合的障碍物监测系统设计架构,该架构能够对城市轨道交通线路上的障碍物进行实时检测与处理,提高列车运营的安全性。
简介:摘 要:轨道交通车载被动式障碍物检测系统可降低列车与轨道上障碍物相撞引发的风险,避免重大事故的发生。介绍了列车被动式障碍物检测装置的检测原理、系统设计的技术要点,并通过装车试验验证。
简介:摘要:地铁工程列车全自动运行系统是城市轨道交通发展的趋势,它通过整合计算机系统、通信系统、信号分析系统和列车控制系统等技术实现地铁工程列车运行的自动化。将工程列车升级到全自动运行后,设备和功能要求更高。因此,必须采取措施降低工程列车运行风险,提高运行可靠性。障碍物检测系统有助于防止严重事故发生。障碍物检测系统分为被动和主动的障碍物检测。被动障碍物检测是通过内置系统进行的,传感器信号被触发并传输到工程列车上,以实现工程列车的紧急制动。主动检测障碍物时,通过列车前端传感器收集前端数据,当检测系统检测到障碍物时,可以向工程列车控制系统发送警告信号,并进行紧急制动处理。