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公开(公告)号：CN116817928A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202311083417.4
申请日：2023-08-28
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本公开提供了基于因子图优化的卫导/惯导列车多源融合定位的方法，涉及基于卫星导航的列车定位领域。具体地，获取待估测列车对应的多维状态变量、系统初始状态先验信息和先验因子，生成因子图模型；当检测到惯性传感器IMU数据时，将IMU预积分因子添加至因子图模型；当检测到全球卫星导航系统GNSS数据时，将对应的GNSS因子添加至因子图模型；对滑动窗口长度外的所述因子图模型中时间最早的状态变量进行边缘化删除，并构建滑窗因子图模型；基于滑窗因子图模型进行图优化解算，计算待估测列车的定位状态信息。以上方法可以实时得到列车定位估计结果,可适用于长距离、环境复杂多变的铁路列车定位中，对列车静态及动态定位具有通用性，工程应用价值显著。
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公开(公告)号：CN112784406B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202110014051.X
申请日：2021-01-06
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/047 , G06Q10/0631 , G06Q50/30 , G06F111/06
Abstract: 本发明提供了一种基于移动闭塞时空占用带模型的列车追踪运行优化方法。该方法包括：在列车出发前，建立移动闭塞时空占用带模型；根据移动闭塞时空占用带模型与列车区间运行速度‑距离曲线之间的关系，获取列车区间运行过程的关键速度：出站咽喉速度、站间巡航速度、惰行末速度和进站咽喉速度；根据所述列车区间运行过程的关键速度建立列车追踪运行的移动闭塞时空占用带模型，获取列车追踪运行的最佳运行线；根据列车追踪运行的最佳运行线控制列车运行。本发明的方法采用移动闭塞时空占用带模型，可以最大限度利用轨道资源，提升线路运能；可用于列车运行控制系统，指导移动闭塞模式下高速列车安全、高效、节能追踪运行。
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公开(公告)号：CN116654055A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310659365.4
申请日：2023-06-05
Applicant: 北京交通大学
IPC: B61L23/18
Abstract: 本说明书实施例提供了一种多列车短间距编队跟随控制方法及装置，其中，方法包括：确定列车运行线路和运行轨迹，获取列车运行图，根据所述列车运行图获取列车运行参数信息，以多列车的运行轨迹为依据，得到多列车可进行编队跟随运行的位置范围信息；根据所述位置范围信息分析列车运行约束条件，基于列车组编、编队跟随运行、列车解编3个状态间的切换以及列车运行约束条件，构建列车位置和速度的列车多智能体状态变量，综合分析并确定列车的组编条件等；传统列车运行控制系统控车运行场景下，若满足组编条件，列车实现组编；在组编场景下，若满足区间编队跟随条件，列车实现编队跟随；在编队跟随场景下，列车实现进站跟随。
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公开(公告)号：CN114919629B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202210360133.4
申请日：2022-04-07
Applicant: 北京交通大学 , 中国国家铁路集团有限公司
IPC: B61L27/00
Abstract: 本发明提供了一种面向虚拟重联的高速列车移动授权计算方法。该方法包括基于多传感器融合方法实时感知高速列车多维运行状态信息，后车向前车实时传输其运行状态信息；根据列车运行状态感知误差构建虚拟重联高速列车安全包络模型，利用虚拟重联高速列车安全包络模型计算虚拟重联运行的列车的安全包络距离；根据前车和后车的运行状态信息和列车安全包络距离，计算前车与后车虚拟重联运行的安全间隔；前车基于与后车虚拟重联运行的安全间隔计算后车运行移动授权，向后车发送移动授权。本发明基于多传感器融合方法实时感知列车多维运行状态信息，实现列车安全间隔与移动授权计算，能够实现高速列车虚拟重联运行模式下的安全间隔与移动授权计算。
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公开(公告)号：CN115063624A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210479820.8
申请日：2022-05-05
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 基于4C图像的接触网缺陷检测对确保铁路运输安全和列车稳定运行具有重要作用，基于深度学习的方法存在零部件及缺陷种类多，而缺陷样本数量少的问题。本申请提供了一种基于图神经网络的小样本分类学习方法，包括：1)采集真实场景高铁接触网图片，对其零部件进行定位分类处理并构建4C样本库；2)将相应类别的图片输入小样本分类网络中进行训练，得到模型训练结果；3)单张未标记的测试图片通过训练好的模型可得到对应的类别名称；4)批量输入的有标记测试图片通过预测值与真值对比可得到具体的分类精度。本方法能提高小样本学习方法的分类精度，构建了较为丰富完整的4C样本库，在小样本开源数据集和4C样本库上都取得了较好的分类效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115048576A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210635782.0
申请日：2022-06-07
Applicant: 北京交通大学 , 北京首都国际机场股份有限公司 , 首都机场集团有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9537 , G06N3/12 , G06Q10/04
Abstract: 本发明提供了一种空港旅客群体出行方式柔性推荐方法。该方法包括：对空港旅客属性约减的群体出行偏好进行分级处理，生成空港旅客的出行偏好序列；根据路网节点及节点间传递关系构建城市复合公共交通网络拓扑与运力关系模型；根据所述城市复合公共交通网络拓扑与运力关系模型和空港旅客的出行偏好序列，通过遗传算法实现基于遗传算法的到港旅客出行方式的柔性推荐。本发明能够将预测数据集中不同特征的旅客出行偏好，结合空港陆侧真实运力关系模型及公共交通路网拓扑，实现到港旅客群体与交通运力间的匹配，为旅客进行出行方式的柔性推荐并生成多目标优化路径，为旅客出行偏好与机场高效疏解双向需求提供了一种切实有效的解决方案。
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公开(公告)号：CN114444922A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210085924.0
申请日：2022-01-25
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种群体智能控制下的混合交通效能评估方法。该方法包括：利用BP神经网络路网生成的路网结构来构建实际场景，根据模糊数学的隶属度理论构建一级模糊评价模型，该模型融合动态车辆数据与静态路段参数，将车路群体交通状态的评价指标的定性评价信息转化为定量评价信息；基于综合权衡评价指标影响的算子对、图神经网络和变隶属度函数构建二级模糊评价模型，该模型将与群体智能控制决策有关的因素分解成多个层次多个节点，确立各个评价指标的定量评价信息的权重，得到群体智能控制下所述实际场景中的混合交通效能的动态评估结果。本发明方法可以得到群体智能控制下的混合交通实时路段状态评分，从而更好对交通系统进行诱导与管控。
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公开(公告)号：CN114384896A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210032126.1
申请日：2022-01-12
Applicant: 北京交通大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明提供轨道交通列控车载设备模拟电路级健康度预测方法及系统，属于轨道交通运行控制技术领域，基于车载设备模拟电路功能原理图，建立电路分析仿真模型；根据电路分析仿真模型，获取电压相应信号的时域特征；将电路在各个元件处于标称值时运行得到的特征数据集作为健康状态数据集；计算待测样本特征数据集与健康状态数据集之间的敏感度为样本特征权值；计算待测样本与健康样本之间的加权马氏距离作为待测电路的健康度；将一段时间内样本健康度作为预测模型的输入预测下一时间段电路的健康度的值。本发明有效利用原始输出电压数据时域中的有效信息，通过预测电路下一时间节点的健康度，判断电路健康状态，为模拟电路级维修活动提供指导帮助。
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公开(公告)号：CN110765553B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN201911047092.8
申请日：2019-10-30
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于虚拟现实的机场旅客捷运系统仿真环境构建方法。该方法包括：三维模型多节点化无缝耦合步骤，用于在虚拟仿真环境中复现机场旅客捷运环境；空间位置关联的模型特征描述步骤，用于基于机场旅客捷运环境搭建和扩展列车运行仿真场景；多模式列车运行控制步骤，用于在列车运行仿真场景中建立列车模型的运动关系，模拟列车在真实线路上的运行态势；动态视距的场景切片成像步骤，用于实现显示资源的自适应优化配置。本发明能够复现机场旅客捷运环境，搭建和扩展列车运行场景，模拟列车在真实线路上的运行态势，实现显示资源的自适应优化配置，为机场旅客捷运系统的列车组织、线路规划以及大规模客流特征分析提供仿真试验环境。
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公开(公告)号：CN113920055A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111015419.0
申请日：2021-08-31
Applicant: 北京交通大学 , 中铁电气化局集团有限公司 , 中铁电气化铁路运营管理有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/73 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种缺陷检测方法，该方法包括：获取待检测图像，待检测图像中包含接触网；对待检测图像进行粗定位，得到粗定位图像；粗定位用于对待检测图像中接触网各部件进行捕获；对粗定位图像进行细定位，得到待分类图像；细定位用于对接触网各部件中的零件进行捕获；将待分类图像输入至预建小样本学习模型中进行检测，确定接触网的零件是否存在缺陷。该方案在复杂环境下具有良好的适应性和鲁棒性，能够达到较高的检测率。
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