最大減速度の学習と可変制動パターン作成に基づく列車定位置停止制御の車両間学習における性能評価

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: VT24045,TER24075

グループ名: 【D】産業応用部門 自動車/【D】産業応用部門 交通・電気鉄道合同研究会

発行日: 2024/09/17

タイトル(英語): Evaluation of Train Stop-position Control based on Maximum Deceleration Learning and Variable Deceleration Profile Design on Inter-vehicle Learning

著者名: 三好 正太(交通安全環境研究所),工藤 希(交通安全環境研究所)

著者名(英語): Shota Miyoshi(National Traffic Safety and Environment Laboratory),Nozomi Kudo(National Traffic Safety and Environment Laboratory)

キーワード: 自動列車運転|定位置停止制御|学習制御|車両間学習|走行環境変動|Automatic train operation|Stop-position control|Learning control|Inter-vehicle learning|Driving environment variation

要約(日本語): 学習を用いた車両の運動制御は、列車の定位置停止制御において、車両の運動特性のばらつきや変化を補償し、停止位置精度を向上する手段として注目されている。本論文では、著者らが提案した、利用可能な最大減速度の学習と走行パターン動的生成の組合せに基づく定位置停止制御法の車両間学習に対する性能検討を行った。この結果として、車両特性や環境等の変動の内、粘着特性の変化に対する効果の可能性を報告する。

要約(英語): Vehicle motion control using learning attracts attention by compensating for variations and changes in vehicle motion characteristics and improving stop-position accuracy in train stop-position control._x000D_ This paper analyses the performance of a train stop-position control based on a combination of maximum available deceleration learning and adaptive speed profile generation proposed by the authors, which focuses on information sharing and learning between vehicles. The results of numerical case studies show the applicability of the proposed method for changes in adhesion characteristics, among other variations in vehicle characteristics and the environment.

本誌: 2024年9月20日自動車/交通・電気鉄道合同研究会

本誌掲載ページ: 55-60 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,048 Kバイト