[發(fā)明專利]一種基于魯棒策略的地鐵交通沖突預(yù)警方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710208631.6
• 申請(qǐng)日: 2015-03-31
• 公開（公告）號(hào): CN107021117A
• 公開（公告）日: 2017-08-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 韓云祥;黃曉瓊
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 江蘇理工學(xué)院
• 主分類號(hào): B61L27/00
• 分類號(hào): B61L27/00
• 代理公司: 常州市江海陽(yáng)光知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司32214
• 代理人: 陳曉君

1.一種基于魯棒策略的地鐵交通沖突預(yù)警方法，其特征在于包括如下步驟：

步驟A、根據(jù)各個(gè)列車的計(jì)劃運(yùn)行參數(shù)，生成軌道交通網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖；

步驟B、基于步驟A所構(gòu)建的軌道交通網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖，分析列車流的可控性和敏感性二類特性；

步驟C、根據(jù)各個(gè)列車的計(jì)劃運(yùn)行參數(shù)，在構(gòu)建列車動(dòng)力學(xué)模型的基礎(chǔ)上，依據(jù)列車運(yùn)行沖突耦合點(diǎn)建立列車運(yùn)行沖突預(yù)調(diào)配模型，生成多列車無沖突運(yùn)行軌跡；

步驟D、在每一采樣時(shí)刻t，基于列車當(dāng)前的運(yùn)行狀態(tài)和歷史位置觀測(cè)序列，對(duì)列車未來某時(shí)刻的行進(jìn)位置進(jìn)行預(yù)測(cè)；其具體過程如下：

步驟D1、列車軌跡數(shù)據(jù)預(yù)處理，以列車在起始站的停靠位置為坐標(biāo)原點(diǎn)，在每一采樣時(shí)刻，依據(jù)所獲取的列車原始離散二維位置序列x＝[x₁,x₂,...,x_n]和y＝[y₁,y₂,...,y_n]，采用一階差分方法對(duì)其進(jìn)行處理獲取新的列車離散位置序列△x＝[△x₁,△x₂,...,△x_n-1]和△y＝[△y₁,△y₂,...,△y_n-1],其中△x_i＝x_i+1-x_i,△y_i＝y(tǒng)_i+1-y_i(i＝1,2,...,n-1)；

步驟D2、對(duì)列車軌跡數(shù)據(jù)聚類，對(duì)處理后新的列車離散二維位置序列△x和△y，通過設(shè)定聚類個(gè)數(shù)M'，采用遺傳聚類算法分別對(duì)其進(jìn)行聚類；

步驟D3、對(duì)聚類后的列車軌跡數(shù)據(jù)利用隱馬爾科夫模型進(jìn)行參數(shù)訓(xùn)練，通過將處理后的列車運(yùn)行軌跡數(shù)據(jù)△x和△y視為隱馬爾科夫過程的顯觀測(cè)值，通過設(shè)定隱狀態(tài)數(shù)目N'和參數(shù)更新時(shí)段τ'，依據(jù)最近的T'個(gè)位置觀測(cè)值并采用B-W算法滾動(dòng)獲取最新隱馬爾科夫模型參數(shù)λ'；具體來講：由于所獲得的列車軌跡序列數(shù)據(jù)長(zhǎng)度是動(dòng)態(tài)變化的，為了實(shí)時(shí)跟蹤列車軌跡的狀態(tài)變化，有必要在初始軌跡隱馬爾科夫模型參數(shù)λ'＝(π,A,B)的基礎(chǔ)上對(duì)其重新調(diào)整，以便更精確地推測(cè)列車在未來某時(shí)刻的位置；每隔時(shí)段τ'，依據(jù)最新獲得的T'個(gè)觀測(cè)值(o₁,o₂,...,o_T')對(duì)軌跡隱馬爾科夫模型參數(shù)λ'＝(π,A,B)進(jìn)行重新估計(jì)；

步驟D4、依據(jù)隱馬爾科夫模型參數(shù)，采用Viterbi算法獲取當(dāng)前時(shí)刻觀測(cè)值所對(duì)應(yīng)的隱狀態(tài)q；

步驟D5、每隔時(shí)段根據(jù)最新獲得的隱馬爾科夫模型參數(shù)λ'＝(π,A,B)和最近H個(gè)歷史觀測(cè)值(o₁,o₂,...,o_H)，基于列車當(dāng)前時(shí)刻的隱狀態(tài)q，在時(shí)刻t，通過設(shè)定預(yù)測(cè)時(shí)域h'，獲取未來時(shí)段列車的位置預(yù)測(cè)值O；

步驟E、建立從列車的連續(xù)動(dòng)態(tài)到離散沖突邏輯的觀測(cè)器，將地鐵交通系統(tǒng)的連續(xù)動(dòng)態(tài)映射為離散觀測(cè)值表達(dá)的沖突狀態(tài)；當(dāng)系統(tǒng)有可能違反交通管制規(guī)則時(shí)，對(duì)地鐵交通混雜系統(tǒng)的混雜動(dòng)態(tài)行為實(shí)施監(jiān)控，為地鐵交通控制中心提供及時(shí)的告警信息；

所述步驟A的具體過程如下：

步驟A1、從地鐵交通控制中心的數(shù)據(jù)庫(kù)提取各個(gè)列車運(yùn)行過程中所停靠的站點(diǎn)信息；

步驟A2、按照正反兩個(gè)運(yùn)行方向?qū)Ω鱾€(gè)列車所停靠的站點(diǎn)信息進(jìn)行分類，并將同一運(yùn)行方向上的相同站點(diǎn)進(jìn)行合并；

步驟A3、根據(jù)站點(diǎn)合并結(jié)果，按照站點(diǎn)的空間布局形式用直線連接前后多個(gè)站點(diǎn)；

所述步驟B的具體過程如下：

步驟Bl、構(gòu)建單一子段上的交通流控制模型；其具體過程如下：

步驟Bl.1、引入狀態(tài)變量Ψ、輸入變量u和輸出變量Ω，其中Ψ表示站點(diǎn)間相連路段上某時(shí)刻存在的列車數(shù)量，它包括單路段和多路段兩種類型，u表示軌道交通調(diào)度員針對(duì)某路段所實(shí)施的調(diào)度措施，如調(diào)整列車速度或更改列車的在站時(shí)間等，Ω表示某時(shí)段路段上離開的列車數(shù)量；

步驟B1.2、通過將時(shí)間離散化，建立形如Ψ(t+△t)＝A₁Ψ(t)+B₁u(t)和Ω(t)＝C₁Ψ(t)+D₁u(t)的單一子段上的離散時(shí)間交通流控制模型,其中△t表示采樣間隔，Ψ(t)表示t時(shí)刻的狀態(tài)向量，A₁、B₁、C₁和D₁分別表示t時(shí)刻的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣、輸入矩陣、輸出測(cè)量矩陣和直接傳輸矩陣；

步驟B2、構(gòu)建多子段上的交通流控制模型；其具體過程如下：

步驟B2.1、根據(jù)線路空間布局形式和列車流量歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，獲取交叉線路各子段上的流量比例參數(shù)β；

步驟B2.2、根據(jù)流量比例參數(shù)和單一子段上的離散時(shí)間交通流控制模型，構(gòu)建形如Ψ(t+△t)＝A₁Ψ(t)+B₁u(t)和Ω(t)＝C₁Ψ(t)+D₁u(t)的多子段上的離散時(shí)間交通流控制模型；

步驟B3、根據(jù)控制模型的可控系數(shù)矩陣[B₁,A₁B₁,...,A₁^n-1B₁]的秩與數(shù)值n的關(guān)系，定性分析其可控性，根據(jù)控制模型的敏感系數(shù)矩陣[C₁(zI-A₁)^-1B₁+D₁]，定量分析其輸入輸出敏感性，其中n表示狀態(tài)向量的維數(shù)，I表示單位矩陣，z表示對(duì)原始離散時(shí)間交通流控制模型進(jìn)行轉(zhuǎn)換的基本因子。

2.一種用于沖突預(yù)警的地鐵交通流優(yōu)化控制系統(tǒng)，其特征在于:包括線路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)生成模塊、數(shù)據(jù)傳輸模塊、車載終端模塊、控制終端模塊以及軌跡監(jiān)視模塊，軌跡監(jiān)視模塊收集列車的狀態(tài)信息并提供給控制終端模塊；

所述控制終端模塊包括以下子模塊：

列車運(yùn)行前無沖突軌跡生成模塊：根據(jù)列車計(jì)劃運(yùn)行時(shí)刻表，首先建立列車動(dòng)力學(xué)模型，然后依據(jù)列車運(yùn)行沖突耦合點(diǎn)建立列車運(yùn)行沖突預(yù)調(diào)配模型，最后生成無沖突列車運(yùn)行軌跡；

列車運(yùn)行中短期軌跡生成模塊：依據(jù)軌跡監(jiān)視模塊提供的列車實(shí)時(shí)狀態(tài)信息，利用數(shù)據(jù)挖掘模型，推測(cè)未來時(shí)段內(nèi)列車的運(yùn)行軌跡；

列車運(yùn)行態(tài)勢(shì)監(jiān)控模塊：在每一采樣時(shí)刻t，基于列車的軌跡推測(cè)結(jié)果，當(dāng)列車間有可能出現(xiàn)違反安全規(guī)則的狀況時(shí),對(duì)其動(dòng)態(tài)行為實(shí)施監(jiān)控并為控制終端提供告警信息；

列車避撞軌跡優(yōu)化模塊：當(dāng)列車運(yùn)行態(tài)勢(shì)監(jiān)控模塊發(fā)出告警信息時(shí)，在滿足列車物理性能、區(qū)域容流約束和軌道交通調(diào)度規(guī)則的前提下，通過設(shè)定優(yōu)化指標(biāo)函數(shù)，采用自適應(yīng)控制理論方法由控制終端模塊對(duì)列車運(yùn)行軌跡進(jìn)行魯棒雙層規(guī)劃，并通過數(shù)據(jù)傳輸模塊將規(guī)劃結(jié)果傳輸給車載終端模塊執(zhí)行。列車避撞軌跡優(yōu)化模塊包含內(nèi)層規(guī)劃和外層規(guī)劃兩類規(guī)劃過；

上述用于沖突預(yù)警的地鐵交通流優(yōu)化控制系統(tǒng)進(jìn)行沖突預(yù)警的方法包括如下步驟：

步驟A、根據(jù)各個(gè)列車的計(jì)劃運(yùn)行參數(shù)，生成軌道交通網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖；

步驟B、基于步驟A所構(gòu)建的軌道交通網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖，分析列車流的可控性和敏感性二類特性；

步驟C、根據(jù)各個(gè)列車的計(jì)劃運(yùn)行參數(shù)，在構(gòu)建列車動(dòng)力學(xué)模型的基礎(chǔ)上，依據(jù)列車運(yùn)行沖突耦合點(diǎn)建立列車運(yùn)行沖突預(yù)調(diào)配模型，生成多列車無沖突運(yùn)行軌跡；

步驟D、在每一采樣時(shí)刻t，基于列車當(dāng)前的運(yùn)行狀態(tài)和歷史位置觀測(cè)序列，對(duì)列車未來某時(shí)刻的行進(jìn)位置進(jìn)行預(yù)測(cè)；其具體過程如下：

步驟D1、列車軌跡數(shù)據(jù)預(yù)處理，以列車在起始站的停靠位置為坐標(biāo)原點(diǎn)，在每一采樣時(shí)刻，依據(jù)所獲取的列車原始離散二維位置序列x＝[x₁,x₂,...,x_n]和y＝[y₁,y₂,...,y_n]，采用一階差分方法對(duì)其進(jìn)行處理獲取新的列車離散位置序列△x＝[△x₁,△x₂,...,△x_n-1]和△y＝[△y₁,△y₂,...,△y_n-1],其中△x_i＝x_i+1-x_i,△y_i＝y(tǒng)_i+1-y_i(i＝1,2,...,n-1)；

步驟D2、對(duì)列車軌跡數(shù)據(jù)聚類，對(duì)處理后新的列車離散二維位置序列△x和△y，通過設(shè)定聚類個(gè)數(shù)M'，采用遺傳聚類算法分別對(duì)其進(jìn)行聚類；

步驟D3、對(duì)聚類后的列車軌跡數(shù)據(jù)利用隱馬爾科夫模型進(jìn)行參數(shù)訓(xùn)練，通過將處理后的列車運(yùn)行軌跡數(shù)據(jù)△x和△y視為隱馬爾科夫過程的顯觀測(cè)值，通過設(shè)定隱狀態(tài)數(shù)目N'和參數(shù)更新時(shí)段τ'，依據(jù)最近的T'個(gè)位置觀測(cè)值并采用B-W算法滾動(dòng)獲取最新隱馬爾科夫模型參數(shù)λ'；具體來講：由于所獲得的列車軌跡序列數(shù)據(jù)長(zhǎng)度是動(dòng)態(tài)變化的，為了實(shí)時(shí)跟蹤列車軌跡的狀態(tài)變化，有必要在初始軌跡隱馬爾科夫模型參數(shù)λ'＝(π,A,B)的基礎(chǔ)上對(duì)其重新調(diào)整，以便更精確地推測(cè)列車在未來某時(shí)刻的位置；每隔時(shí)段τ'，依據(jù)最新獲得的T'個(gè)觀測(cè)值(o₁,o₂,...,o_T')對(duì)軌跡隱馬爾科夫模型參數(shù)λ'＝(π,A,B)進(jìn)行重新估計(jì)；

步驟D4、依據(jù)隱馬爾科夫模型參數(shù)，采用Viterbi算法獲取當(dāng)前時(shí)刻觀測(cè)值所對(duì)應(yīng)的隱狀態(tài)q；

步驟D5、每隔時(shí)段根據(jù)最新獲得的隱馬爾科夫模型參數(shù)λ'＝(π,A,B)和最近H個(gè)歷史觀測(cè)值(o₁,o₂,...,o_H)，基于列車當(dāng)前時(shí)刻的隱狀態(tài)q，在時(shí)刻t，通過設(shè)定預(yù)測(cè)時(shí)域h'，獲取未來時(shí)段列車的位置預(yù)測(cè)值O；

步驟E、建立從列車的連續(xù)動(dòng)態(tài)到離散沖突邏輯的觀測(cè)器，將地鐵交通系統(tǒng)的連續(xù)動(dòng)態(tài)映射為離散觀測(cè)值表達(dá)的沖突狀態(tài)；當(dāng)系統(tǒng)有可能違反交通管制規(guī)則時(shí)，對(duì)地鐵交通混雜系統(tǒng)的混雜動(dòng)態(tài)行為實(shí)施監(jiān)控，為地鐵交通控制中心提供及時(shí)的告警信息；

所述步驟A的具體過程如下：

步驟A1、從地鐵交通控制中心的數(shù)據(jù)庫(kù)提取各個(gè)列車運(yùn)行過程中所停靠的站點(diǎn)信息；

步驟A2、按照正反兩個(gè)運(yùn)行方向?qū)Ω鱾€(gè)列車所停靠的站點(diǎn)信息進(jìn)行分類，并將同一運(yùn)行方向上的相同站點(diǎn)進(jìn)行合并；

步驟A3、根據(jù)站點(diǎn)合并結(jié)果，按照站點(diǎn)的空間布局形式用直線連接前后多個(gè)站點(diǎn)；

所述步驟B的具體過程如下：

步驟Bl、構(gòu)建單一子段上的交通流控制模型；其具體過程如下：

步驟Bl.1、引入狀態(tài)變量Ψ、輸入變量u和輸出變量Ω，其中Ψ表示站點(diǎn)間相連路段上某時(shí)刻存在的列車數(shù)量，它包括單路段和多路段兩種類型，u表示軌道交通調(diào)度員針對(duì)某路段所實(shí)施的調(diào)度措施，如調(diào)整列車速度或更改列車的在站時(shí)間等，Ω表示某時(shí)段路段上離開的列車數(shù)量；

步驟B1.2、通過將時(shí)間離散化，建立形如Ψ(t+△t)＝A₁Ψ(t)+B₁u(t)和Ω(t)＝C₁Ψ(t)+D₁u(t)的單一子段上的離散時(shí)間交通流控制模型,其中△t表示采樣間隔，Ψ(t)表示t時(shí)刻的狀態(tài)向量，A₁、B₁、C₁和D₁分別表示t時(shí)刻的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣、輸入矩陣、輸出測(cè)量矩陣和直接傳輸矩陣；

步驟B2、構(gòu)建多子段上的交通流控制模型；其具體過程如下：

步驟B2.1、根據(jù)線路空間布局形式和列車流量歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，獲取交叉線路各子段上的流量比例參數(shù)β；

步驟B2.2、根據(jù)流量比例參數(shù)和單一子段上的離散時(shí)間交通流控制模型，構(gòu)建形如Ψ(t+△t)＝A₁Ψ(t)+B₁u(t)和Ω(t)＝C₁Ψ(t)+D₁u(t)的多子段上的離散時(shí)間交通流控制模型；

步驟B3、根據(jù)控制模型的可控系數(shù)矩陣[B₁,A₁B₁,...,A₁^n-1B₁]的秩與數(shù)值n的關(guān)系，定性分析其可控性，根據(jù)控制模型的敏感系數(shù)矩陣[C₁(zI-A₁)^-1B₁+D₁]，定量分析其輸入輸出敏感性，其中n表示狀態(tài)向量的維數(shù)，I表示單位矩陣，z表示對(duì)原始離散時(shí)間交通流控制模型進(jìn)行轉(zhuǎn)換的基本因子。