一种虚拟编组列车站台精确停车的间距优化方法及系统与流程

1.本公开涉及轨道交通、虚拟编组、精确停车以及安全防护调车技术领域，尤其涉及一种虚拟编组列车站台精确停车的间距优化方法及系统。


背景技术：

2.随着城市轨道交通路网规模不断扩大，客流时空分布不均的问题日益凸显，灵活编组结合开行方案的优化能够有效提升运力运量的精准匹配度。虚拟编组作为灵活编组的一种形式，不再受限于物理车钩，能够更加快速的响应运力调整需求。其中虚拟编组列车中的多个列车单元，通常需要按照同一个行车计划在车站同步精确停车，方可最大限度的提升线路容量。若按照传统的列车安全防护系统的速度-距离三阶段安全防护模型及安全假设条件，当多列车在车站同步精确停车时，列车单元间的停车间隔较大(以a型车参数为例，停车间隔将大于两个站台屏蔽门的间距)，由此带来的站台长度设计成本将增多，或者损失掉部分车厢车门的乘降能力。


技术实现要素：

3.本公开针对以上问题，提供了一种虚拟编组列车站台精确停车的间距优化方法及系统，基于界定虚拟编组列车站台精确停车场景的基本假设；构建虚拟编组列车站台精确停车的安全防护模型，求解精确停车间隔的关键因素并进行优化；以及明确面向虚拟编组列车站台精确停车场景的安全防护方法的安全约束，使得虚拟编组列车在车站精确场景下能够较近距离停车，精确停车间隔能够有效缩短，从而有效提高站台及列车利用率。
4.根据本公开的第一方面，提供了一种虚拟编组列车站台精确停车的间距优化方法，包括：
5.确定虚拟编组列车站台精确停车场景的初始条件和基本假设；
6.基于所述初始条件和基本假设构建虚拟编组列车站台精确停车安全防护模型；
7.确定虚拟编组列车站台精确停车安全防护模型中用于约束精确停车间隔的变量并求解和优化所述变量；
8.确定虚拟编组列车站台精确停车安全防护的安全约束；
9.基于所述变量和所述安全约束优化虚拟编组列车站台精确停车的间距。
10.如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述确定虚拟编组列车站台精确停车场景的初始条件和基本假设包括：
11.所述初始条件包括虚拟编组列车中的每个列车单元的车门到车尖距离x、车站屏蔽门的间隔y、虚拟编组列车的列车单元间的最小安全防护间隔sm以及虚拟编组列车中的跟随列车单元在停车点精确停车时所需的停车点到移动授权终点的距离x
off
；
12.所述基本假设包括车站屏蔽门是等间隔以及虚拟编组列车的列车单元间停车间隔要大于虚拟编组列车的列车单元间的最小安全防护间隔；
13.由虚拟编组列车站台精确停车场景的初始条件和基本假设，获得虚拟编组列车单
元间的目标停车间隔d表示为式(1)为：
14.d＝roundup((2x+sm+x
off
)/y)
×
y-2x(1)；
15.其中，距离x、y为工程实施过程确定的固定参数。
16.如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述基于所述初始条件和基本假设构建虚拟编组列车站台精确停车安全防护模型包括：
17.当处于前车运动区间时，前车运动时，两车相对移动，此时虚拟编组列车站台精确停车安全防护模型为撞软墙防护模型；
18.当处牵扯停车区间时，前车刚停车时刻，后车速度为v
′
，此时虚拟编组列车站台精确停车安全防护模型为硬墙防护模型，基于硬墙防护模型计算停车位置在前车车尾位置后或者在前车车尾位置后的回撤一个虚拟编组列车的列车单元间的最小安全防护间隔对应的距离。
19.如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述确定虚拟编组列车站台精确停车安全防护模型中用于约束精确停车间隔的变量并求解和优化所述变量包括：
20.确定虚拟编组列车站台精确停车安全防护模型中用于约束精确停车间隔的变量为列车间的最小安全防护间隔sm，以及跟随列车单元在停车点精确停车时所需的停车点到移动授权终点的距离x
off
；
21.求解列车间的最小安全防护间隔sm，以及跟随列车单元在停车点精确停车时所需的停车点到移动授权终点的距离x
off
，包括：
22.(1)求解虚拟编组列车的列车单元间的最小安全防护间隔sm：由虚拟编组列车单元中的前车决定虚拟编组列车的列车单元间的最小安全防护间隔sm，表示为式(2)：
23.sm＝max(s
back
,s
slid
)
24.其中，虚拟编组列车的前车的最小安全防护间隔sm包含列车后溜的距离s
back
以及列车主动退行防护的距离s
slid
；所述列车主动退行通过操作规程进行限制，所述限制为：若前车出现停车精度不满足要求的情况，待整列虚拟编组列车停稳后，开展退行对标的操作；
25.(2)求解跟随列车单元在停车点精确停车时所需的停车点到移动授权终点的距离x
off
：设定初始加速度为一次制动率a，坡度加速度为r，列车紧急制动率为be，则三个阶段的加速度分别如式(3)-(5)为：
26.a1＝a-r(3)；
27.a2＝r(4)；
28.a3＝be+r(5)；
29.由此，根据几何约束条件可知式(6)：
[0030][0031]
其中，l表示候车期望目标停车点与最终停车位置pp的距离；v
′
为后车速度；a为列车速度由后车速度v降低为0的时间段内ato目标制动曲线上的走行距离，v0’
表示候车期望目标停车点处候车在紧急制动触发线上的速度，a3表示制动阶段后车的加速度；并且其中：
[0032]
[0033][0034]
其中，t0表示惰行时间，t1表示制动时间，a1表示切除牵引阶段的后车加速度，a2表示惰行阶段的后车加速度，a3表示制动阶段后车的加速度；由上述等式可推导得出：
[0035][0036]
在此基础上，引入列车不触发紧急制动的条件：
[0037][0038][0039]
对称轴为：
[0040][0041]
函数y在对称轴x处取得最大值，要保证y在v0处小于零，此时求解得：
[0042][0043]
(3)优化列车间的最小安全防护间隔sm，以及跟随列车单元在停车点精确停车时所需的停车点到移动授权终点的距离x
off
，包括：
[0044]
a.省略牵引阶段，仅使用惰行和制动完成精确停车；
[0045]
b.跟随列车的一次制动率小于领车；
[0046]
c.缩小在撞硬墙阶段的跟随列车单元在停车点精确停车时所需的停车点到移动授权终点的距离v
off
。
[0047]
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述确定虚拟编组列车站台精确停车安全防护的安全约束包括：
[0048]
控制虚拟编组的多个列车单元协同退行；
[0049]
控制虚拟编组中的跟随列车单元在预设的速度阈值之下，跟随列车的ato控制单元限制使用牵引，而使用惰行和制动调节两阶段完成精确停车。
[0050]
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述确定虚拟编组列车站台精确停车安全防护的安全约束还包括：在所述虚拟编组列车上装设高精度传感器及控制器。
[0051]
根据本公开的第二方面，提供了一种虚拟编组列车站台精确停车的间距优化系统，包括：
[0052]
条件模块，用于确定虚拟编组列车站台精确停车场景的初始条件和基本假设；
[0053]
模型建立模块，用于基于所述初始条件和基本假设构建虚拟编组列车站台精确停车安全防护模型；
[0054]
解算模块，用于确定虚拟编组列车站台精确停车安全防护模型中用于约束精确停
车间隔的变量并求解和优化所述变量；
[0055]
安全约束模块，用于确定虚拟编组列车站台精确停车安全防护的安全约束；
[0056]
间距优化模块，用于基于所述变量和所述安全约束优化虚拟编组列车站台精确停车的间距。
[0057]
根据本公开的第三方面，提供了一种虚拟编组列车，包括第二方面所述的虚拟编组列车站台精确停车的间距优化系统。
[0058]
根据本公开的第四方面，提供一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有多条指令，所述处理器用于读取所述指令并执行如第一方面所述的方法。
[0059]
根据本公开的第五方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有多条指令，所述多条指令可被处理器读取并执行如第一方面所述的方法。
[0060]
本发明的有益效果：
[0061]
基于目标停车点确定方法、系统、电子设备以及计算机可读存储介质，取得了如下有益效果：
[0062]
(1)基于界定虚拟编组列车站台精确停车场景的基本假设；构建虚拟编组列车站台精确停车的安全防护模型，求解精确停车间隔的关键因素并进行优化；以及明确面向虚拟编组列车站台精确停车场景的安全防护方法的安全约束，使得虚拟编组列车在车站精确场景下能够较近距离停车，精确停车间隔能够有效缩短，从而有效提高站台及列车利用率。
[0063]
(2)与间距相关的参数得以具体优化：将三阶段制动优化为两个阶段：三个阶段的第一阶段加速度，可假设为在停车阶段的撞硬墙阶段，自动驾驶的控制模块不再输出牵引，仅使用惰行和制动完成精确停车；跟随列车的一次制动率小于领车：虚拟编组的精确停车阶段，跟随列车单元的一次制动率的选取，可适当小于虚拟编组领车的一次制动率；缩小在撞硬墙阶段的跟随列车单元在停车点精确停车时所需的停车点到移动授权终点的距离v
off
：通过控制算法的改进，保证自动驾驶控制模块能够与紧急制动触发曲线较小的差值下运行而不超速。
[0064]
(3)确定安全约束，从而采用参数优化控制和/或硬件结合的方式辅助明确间距优化后的精确停车的具体实施方式。
[0065]
参数优化控制方面，控制虚拟编组的多个列车单元协同退行；控制虚拟编组中的跟随列车单元在预设的速度阈值之下，跟随列车的ato控制单元限制使用牵引，而使用惰行和制动调节两阶段完成精确停车；硬件方面：采用高精度传感器及控制器缩小列车的定位误差、停车精度、以及溜车防护的距离，从而进一步缩小虚拟编组列车的列车单元间停车间隔。
[0066]
应当理解，发明内容部分中所描述的内容并非旨在限定本公开的实施例的关键或重要特征，亦非用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的描述变得容易理解。
附图说明
[0067]
结合附图并参考以下详细说明，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定在附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素，其中：
[0068]
图1示出了根据本公开的实施例的虚拟编组列车站台精确停车的间距优化方法流程图；
[0069]
图2示出了根据本公开的实施例的虚拟编组列车站台停车场景示意图；
[0070]
图3示出了根据本公开的实施例的虚拟编组停车防护模型示意图；
[0071]
图4示出了根据本公开的虚拟编组列车站台精确停车的间距优化系统架构图；
[0072]
图5示出了根据本公开的实施例的电子设备结构示意图。
具体实施方式
[0073]
为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的全部其他实施例，都属于本公开保护的范围。
[0074]
另外，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
[0075]
实施例一
[0076]
如图1所示，提供了一种虚拟编组列车站台精确停车的间距优化方法，包括：
[0077]
s1，确定虚拟编组列车站台精确停车场景的初始条件和基本假设；
[0078]
s2，基于所述初始条件和基本假设构建虚拟编组列车站台精确停车安全防护模型；
[0079]
s3，确定虚拟编组列车站台精确停车安全防护模型中用于约束精确停车间隔的变量并求解和优化所述变量；
[0080]
s4，确定虚拟编组列车站台精确停车安全防护的安全约束；
[0081]
s5，基于所述变量和所述安全约束优化虚拟编组列车站台精确停车的间距。
[0082]
基于界定虚拟编组列车站台精确停车场景的基本假设；构建虚拟编组列车站台精确停车的安全防护模型，求解精确停车间隔的关键因素并进行优化；以及明确面向虚拟编组列车站台精确停车场景的安全防护方法的安全约束，使得虚拟编组列车在车站精确场景下能够较近距离停车，精确停车间隔能够有效缩短，从而有效提高站台及列车利用率。
[0083]
如图2所示，如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述s1，确定虚拟编组列车站台精确停车场景的初始条件和基本假设包括：
[0084]
在虚拟编组列车站台精确停车场景中，虚拟编组列车的列车单元间停车间隔，需要考虑虚拟编组列车中的每个列车单元的车门到车尖距离x、车站屏蔽门的间隔y、虚拟编组列车的列车单元间的最小安全防护间隔sm以及虚拟编组列车中的跟随列车单元在停车点精确停车时所需的停车点到移动授权终点的距离x
off
。
[0085]
如图2所示，首先是虚拟编组列车单元第一组车门到车尖的距离，假定该距离为x；第二在现有车站大多采用固定屏蔽门装置的情况下，车站屏蔽门是等间隔的y；第三是虚拟编组列车的列车单元间停车间隔要大于虚拟编组列车的列车单元间的最小安全防护间隔sm；第四是虚拟编组列车中的跟随列车单元在停车点精确停车时所需的停车点到移动授权终点的距离x
off
。
[0086]
由以上虚拟编组列车站台精确停车场景的初始条件和基本假设，可以得出虚拟编组列车单元间的目标停车间隔d表示为式(1)为：
[0087]
d＝roundup((2x+sm+x
off
)/y)
×
y-2x(1)
[0088]
其中，距离x、y在工程实施过程中是固定参数，由此目标停车间隔的关键约束条件是列车间的最小安全防护间隔sm，以及跟随列车单元在停车点精确停车时所需的停车点到移动授权终点的距离x
off
，这两项需进一步求解。
[0089]
步骤s1通过以上的方式具体界定虚拟编组列车站台精确停车场景的初始条件和基本假设，为后续建模和计算提供了数理依据和计算基础。
[0090]
如图3所示，如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述s2，基于所述初始条件和基本假设构建虚拟编组列车站台精确停车安全防护模型包括：
[0091]
为求解虚拟编组列车的列车单元间的最小安全防护间隔sm以及虚拟编组列车中的跟随列车单元在停车点精确停车时所需的停车点到移动授权终点的距离x
off
构建虚拟编组列车站台精确停车的防护模型。
[0092]
如图3所示，假设前后车的期望运营目标停车点(前车车尾和后车车头的期望位置)分别为osp1，osp2，由于车辆控制精度不足的原因，前车的实际停车点可能欠标l1，由于定位误差的精度影响，前车的实际停车点可能再次后移一个测距误差l2；同理可得，后车实际停车点也受过标l1和测距误差l2的影响导致实际停车点前移到sp2处。在以上条件下，暂不考虑屏蔽门安全间隔的限制，则最小的目标停车间隔d
min
如图3所示。
[0093]
当前车运动时，两车相对移动，此时对后车影响较大的是前车的基于“撞软墙”的防护模型；
[0094]
当前车刚停车时刻，后车速度为v
′
，前车速度为0，前车车尾位置是固定不可越过的位置，后车受“硬墙”防护模型的影响，为保证后车在接下来的时间既能安全停在某位置sp处，也能保证即使触发后车的紧急制动，以“硬墙”防护模型进行计算后的停车位置pp点在前车车尾位置sp1后或者在sp1后的回撤一个虚拟编组列车的列车单元间的最小安全防护间隔sm对应的距离。
[0095]
通过步骤s2所建立的符合实际场景的模型，从而为计算关键参数奠定了实际的模型基础，为实现精确停车的间距优化提供了模型基础。
[0096]
仍然参考图3，如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述s3，确定虚拟编组列车站台精确停车安全防护模型中用于约束精确停车间隔的变量并求解和优化所述变量包括：
[0097]
确定虚拟编组列车站台精确停车安全防护模型中用于约束精确停车间隔的变量为目标停车间隔的关键约束条件，即列车间的最小安全防护间隔sm，以及跟随列车单元在停车点精确停车时所需的停车点到移动授权终点的距离x
off
；
[0098]
求解列车间的最小安全防护间隔sm，以及跟随列车单元在停车点精确停车时所需的停车点到移动授权终点的距离x
off
包括：
[0099]
(1)求解虚拟编组列车的列车单元间的最小安全防护间隔sm：由虚拟编组列车单元中的前车决定虚拟编组列车的列车单元间的最小安全防护间隔sm，表示为式(2)：
[0100]
sm＝max(s
back
，s
slid
)
[0101]
其中，虚拟编组列车的前车的最小安全防护间隔sm包含列车后溜的距离s
back
以及列车主动退行防护的距离s
slid
；其中，列车主动退行的事件通过操作规程进行限制，具体限制可规定为：若前车出现停车精度不满足要求的情况，待整列虚拟编组列车停稳后，方可开展退行对标的操作。
[0102]
(2)求解跟随列车单元在停车点精确停车时所需的停车点到移动授权终点的距离x
off
：经过图3中曲线
①
切除牵引阶段、
②
惰行阶段、
③
制动阶段的过程，最终将停在pp点处。设定初始加速度为一次制动率a，坡度加速度为r，列车紧急制动率为be，则三个阶段的加速度分别如式(3)-(5)为：
[0103]
a1＝a-r(3)；
[0104]
a2＝r(4)；
[0105]
a3＝be+r(5)；
[0106]
由此，根据图3中的几何约束条件可知式(6)：
[0107][0108]
其中，l表示候车期望目标停车点与最终停车位置pp的距离；v
′
为后车速度；a为列车速度由后车速度v降低为0的时间段内ato目标制动曲线上的走行距离，v0’
表示候车期望目标停车点处候车在紧急制动触发线上的速度，a3表示制动阶段后车的加速度；并且其中：
[0109][0110][0111]
其中，t0表示惰行时间，t1表示制动时间，a1表示切除牵引阶段的后车加速度，a2表示惰行阶段的后车加速度，a3表示制动阶段后车的加速度；由上述等式可推导得出
[0112][0113]
在此基础上，引入列车不触发紧急制动的条件：
[0114][0115][0116]
对称轴为：
[0117][0118]
如果不考虑v0的取值范围，那么函数y在对称轴x处取得最大值，要保证y在v0的所有范围内都小于零，则只需要保证y在v0处小于零即可，此时求解得：
[0119]
[0120]
(3)优化列车间的最小安全防护间隔sm，以及跟随列车单元在停车点精确停车时所需的停车点到移动授权终点的距离x
off
包括：
[0121]
根据式(13)，若要缩小跟随列车单元在停车点精确停车时所需的停车点到移动授权终点的距离x
off
，则需对于牵引阶段的后车加速度，惰行阶段的后车加速度，制动阶段后车的加速度以及v
off
进行缩小，包括：
[0122]
a.将三阶段制动优化为两个阶段：三个阶段的第一阶段加速度，可假设为在停车阶段的撞硬墙阶段，自动驾驶的控制模块不再输出牵引，仅使用惰行和制动完成精确停车；
[0123]
b.跟随列车的一次制动率小于领车：虚拟编组的精确停车阶段，跟随列车单元的一次制动率的选取，可适当小于虚拟编组领车的一次制动率；
[0124]
c.缩小在撞硬墙阶段的跟随列车单元在停车点精确停车时所需的停车点到移动授权终点的距离v
off
：通过控制算法的改进，保证自动驾驶控制模块能够与紧急制动触发曲线较小的差值下运行而不超速。
[0125]
通过s3确定并计算优化模型中的与间距优化关联的变量，间距相关的参数得以具体优化，为将该间距优化方法投入实践应用提供了具象的数学和列车控制依据。
[0126]
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述s4，确定虚拟编组列车站台精确停车安全防护的安全约束包括：
[0127]
控制虚拟编组的多个列车单元协同退行；
[0128]
控制虚拟编组中的跟随列车单元在预设的速度阈值之下，跟随列车的ato控制单元限制使用牵引，而使用惰行和制动调节两阶段完成精确停车。
[0129]
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述s4，确定虚拟编组列车站台精确停车安全防护的安全约束还包括：采用高精度传感器及控制器缩小列车的定位误差、停车精度、以及溜车防护的距离，从而进一步缩小虚拟编组列车的列车单元间停车间隔。
[0130]
通过实施步骤s4，确定安全约束，从而明确了采用参数优化控制和/或硬件结合的方式辅助的方式进行间距优化后，精确停车的具体实施方式。参数优化控制方面，控制虚拟编组中的跟随列车单元在预设的速度阈值之下，跟随列车的ato控制单元限制使用牵引，而使用惰行和制动调节两阶段完成精确停车；硬件方面：采用高精度传感器及控制器缩小列车的定位误差、停车精度、以及溜车防护的距离，从而进一步缩小虚拟编组列车的列车单元间停车间隔。
[0131]
本实施例的间距优化方法，基于界定虚拟编组列车站台精确停车场景的基本假设；构建虚拟编组列车站台精确停车的安全防护模型，求解精确停车间隔的关键因素并进行优化；以及明确面向虚拟编组列车站台精确停车场景的安全防护方法的安全约束，使得虚拟编组列车在车站精确场景下能够较近距离停车，精确停车间隔能够有效缩短，从而有效提高站台及列车利用率。
[0132]
实施例二
[0133]
参见图4，提供了一种虚拟编组列车站台精确停车的间距优化系统，包括：
[0134]
条件模块101，用于确定虚拟编组列车站台精确停车场景的初始条件和基本假设；
[0135]
模型建立模块102，用于基于所述初始条件和基本假设构建虚拟编组列车站台精确停车安全防护模型；
[0136]
解算模块103，用于确定虚拟编组列车站台精确停车安全防护模型中用于约束精确停车间隔的变量并求解和优化所述变量；
[0137]
安全约束模块104，用于确定虚拟编组列车站台精确停车安全防护的安全约束；
[0138]
间距优化模块105，用于基于所述变量和所述安全约束优化虚拟编组列车站台精确停车的间距。
[0139]
实施例三
[0140]
一种虚拟编组列车，包括实施例二所述的虚拟编组列车站台精确停车的间距优化系统。
[0141]
如图5所示，本发明还提供了一种电子设备，包括处理器301和与所述处理器301连接的存储器302，所述存储器302存储有多条指令，所述指令可被所述处理器加载并执行，以使所述处理器能够执行如实施例二所述的方法。
[0142]
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、芯片上系统的系统(soc)、负载可编程逻辑设备(cpld)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
[0143]
用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
[0144]
在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
[0145]
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
[0146]
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据
服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)和互联网。
[0147]
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
[0148]
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
[0149]
上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。

技术特征：
1.一种虚拟编组列车站台精确停车的间距优化方法，其特征在于，包括：s1，确定虚拟编组列车站台精确停车场景的初始条件和基本假设；s2，基于所述初始条件和基本假设构建虚拟编组列车站台精确停车安全防护模型；s3，确定虚拟编组列车站台精确停车安全防护模型中用于约束精确停车间隔的变量并求解和优化所述变量；s4，确定虚拟编组列车站台精确停车安全防护的安全约束；s5，基于所述变量和所述安全约束优化虚拟编组列车站台精确停车的间距。2.根据权利要求1所述的一种虚拟编组列车站台精确停车的间距优化方法，其特征在于，所述确定虚拟编组列车站台精确停车场景的初始条件和基本假设包括：所述初始条件包括虚拟编组列车中的每个列车单元的车门到车尖距离x、车站屏蔽门的间隔y、虚拟编组列车的列车单元间的最小安全防护间隔s
m
以及虚拟编组列车中的跟随列车单元在停车点精确停车时所需的停车点到移动授权终点的距离x
off
；所述基本假设包括车站屏蔽门是等间隔以及虚拟编组列车的列车单元间停车间隔要大于虚拟编组列车的列车单元间的最小安全防护间隔；由虚拟编组列车站台精确停车场景的初始条件和基本假设，获得虚拟编组列车单元间的目标停车间隔d表示为式(1)为：d＝roundup((2x+s
m
+x
off
)/y)
×
y-2x(1)；其中，距离x、y为工程实施过程确定的固定参数。3.根据权利要求2所述的一种虚拟编组列车站台精确停车的间距优化方法，其特征在于，所述基于所述初始条件和基本假设构建虚拟编组列车站台精确停车安全防护模型包括：当处于前车运动区间时，前车运动时，两车相对移动，此时虚拟编组列车站台精确停车安全防护模型为撞软墙防护模型；当处牵扯停车区间时，前车刚停车时刻，后车速度为v’，此时虚拟编组列车站台精确停车安全防护模型为硬墙防护模型，基于硬墙防护模型计算停车位置在前车车尾位置后或者在前车车尾位置后的回撤一个虚拟编组列车的列车单元间的最小安全防护间隔对应的距离。4.根据权利要求3所述的一种虚拟编组列车站台精确停车的间距优化方法，其特征在于，所述确定虚拟编组列车站台精确停车安全防护模型中用于约束精确停车间隔的变量并求解和优化所述变量包括：确定虚拟编组列车站台精确停车安全防护模型中用于约束精确停车间隔的变量为列车间的最小安全防护间隔s
m
，以及跟随列车单元在停车点精确停车时所需的停车点到移动授权终点的距离x
off
；求解列车间的最小安全防护间隔s
m
，以及跟随列车单元在停车点精确停车时所需的停车点到移动授权终点的距离x
off
，包括：(1)求解虚拟编组列车的列车单元间的最小安全防护间隔s
m
：由虚拟编组列车单元中的前车决定虚拟编组列车的列车单元间的最小安全防护间隔s
m
，表示为式(2)：s
m
＝max(s
back
,s
slid
)其中，虚拟编组列车的前车的最小安全防护间隔s
m
包含列车后溜的距离s
back
以及列车
主动退行防护的距离s
slid
；所述列车主动退行通过操作规程进行限制，所述限制为：若前车出现停车精度不满足要求的情况，待整列虚拟编组列车停稳后，开展退行对标的操作；(2)求解跟随列车单元在停车点精确停车时所需的停车点到移动授权终点的距离x
off
：设定初始加速度为一次制动率a，坡度加速度为r，列车紧急制动率为b
e
，则三个阶段的加速度分别如式(3)-(5)为：a1＝a-r(3)；a2＝r(4)；a3＝b
e
+r(5)；由此，根据几何约束条件可知式(6)：其中，l表示候车期望目标停车点与最终停车位置pp的距离；v’为后车速度；a为列车速度由后车速度v’降低为0的时间段内ato目标制动曲线上的走行距离，v0’
表示候车期望目标停车点处候车在紧急制动触发线上的速度，a3表示制动阶段后车的加速度；并且其中：并且其中：其中，t0表示惰行时间，t1表示制动时间，a1表示切除牵引阶段的后车加速度，a2表示惰行阶段的后车加速度，a3表示制动阶段后车的加速度；由上述等式可推导得出：在此基础上，引入列车不触发紧急制动的条件：引入列车不触发紧急制动的条件：对称轴为：函数y在对称轴x处取得最大值，要保证y在v0处小于零，此时求解得：(3)优化列车间的最小安全防护间隔s
m
，以及跟随列车单元在停车点精确停车时所需的停车点到移动授权终点的距离x
off
，包括：a.省略牵引阶段，仅使用惰行和制动完成精确停车；b.跟随列车的一次制动率小于领车；
c.缩小在撞硬墙阶段的跟随列车单元在停车点精确停车时所需的停车点到移动授权终点的距离v
off
。5.根据权利要求4所述的一种虚拟编组列车站台精确停车的间距优化方法，其特征在于，所述确定虚拟编组列车站台精确停车安全防护的安全约束包括：控制虚拟编组的多个列车单元协同退行；控制虚拟编组中的跟随列车单元在预设的速度阈值之下，跟随列车的ato控制单元限制使用牵引，而使用惰行和制动调节两阶段完成精确停车。6.根据权利要求5所述的一种虚拟编组列车站台精确停车的间距优化方法，其特征在于，所述确定虚拟编组列车站台精确停车安全防护的安全约束还包括：在所述虚拟编组列车上装设高精度传感器及控制器。7.一种虚拟编组列车站台精确停车的间距优化系统，用于实施权利要求1-6任一所述的方法，其特征在于，包括：条件模块，用于确定虚拟编组列车站台精确停车场景的初始条件和基本假设；模型建立模块，用于基于所述初始条件和基本假设构建虚拟编组列车站台精确停车安全防护模型；解算模块，用于确定虚拟编组列车站台精确停车安全防护模型中用于约束精确停车间隔的变量并求解和优化所述变量；安全约束模块，用于确定虚拟编组列车站台精确停车安全防护的安全约束；间距优化模块，用于基于所述变量和所述安全约束优化虚拟编组列车站台精确停车的间距。8.一种虚拟编组列车，包括权利要求7所述的虚拟编组列车站台精确停车的间距优化系统。9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有多条指令，所述处理器用于读取所述指令并执行如权利要求1-6任一所述的方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有多条指令，所述多条指令可被处理器读取并执行如权利要求1-6任一所述的方法。

技术总结
本公开的实施例提供了一种虚拟编组列车站台精确停车的间距优化方法，包括：确定虚拟编组列车站台精确停车场景的初始条件和基本假设；基于初始条件和基本假设构建虚拟编组列车站台精确停车安全防护模型；确定虚拟编组列车站台精确停车安全防护模型中用于约束精确停车间隔的变量并求解和优化变量；确定虚拟编组列车站台精确停车安全防护的安全约束；基于变量和安全约束优化虚拟编组列车站台精确停车的间距，使得虚拟编组列车在车站精确场景下能够较近距离停车，精确停车间隔能够有效缩短，从而有效提高站台及列车利用率。还公开了对应的系统、虚拟编组列车、电子设备以及计算机可读存储介质。机可读存储介质。机可读存储介质。


技术研发人员：张蕾 吴梦委 肖骁
受保护的技术使用者：交控科技股份有限公司
技术研发日：2022.12.19
技术公布日：2023/5/16