基于轮轨定位数据的有轨电车区间驾驶特征分析
作者:
作者单位:

1.同济大学 上海市轨道交通结构耐久与系统安全重点实验室,上海 201804;2.上海市有轨电车工程技术中心,上海 200125

作者简介:

童文聪,博士生,主要研究方向为轨道交通设计与运营组织。E-mail: tongwencong@tongji.edu.cn

通讯作者:

滕 靖,教授,博士生导师,工学博士,主要研究方向为多模式运输系统协同优化、轨道交通运输组织。 E-mail :tengjing@tongji.edu.cn

中图分类号:

U482.1

基金项目:

国家重点研发计划(2021YFB1600100)


Analysis of Tram Section Driving Characteristics with Wheel Odometer Data
Author:
Affiliation:

1.Shanghai Key Laboratory of Rail Infrastructure Durability and System Safety, Tongji University, Shanghai 201804, China;2.Shanghai Tram Engineering Technology Center, Shanghai 200125, China

Fund Project:

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    摘要:

    为分析人工驾驶条件下有轨电车区间速度及可靠性特征,基于轮轨定位数据,计算有轨电车在加速段、巡航段、制动段和交叉口的运行特征指标,分析人工驾驶决策对各指标的影响机制;并建立区间运行速度的多因素回归分析模型及概率分布模型。结果表明:由于人工驾驶的模糊控制特点,司机无法实现充分加减速;终点速度和制动系数对区间运行速度贡献度总占比达57%,是驾驶行为优化的重点;区间运行速度呈高斯混合分布(Gaussian Mixture Model, GMM),对常见绿波带宽有较高的偏出率,是造成线路时间可靠性低的重要原因。

    Abstract:

    To analyze the speed and reliability characteristics of trams under manual driving conditions in sections, wheel odometer data was used to calculate the characteristic indexes in acceleration, cruise, braking and intersection section, and influence mechanism of manual driving decision on each index was proposed. Multi-factor regression model and probability distribution model of section running speed are established. The results indicate that driver can not achieve full acceleration and deceleration due to the fuzzy control of manual driving; the contribution of terminal speed and braking coefficient to section running speed accounts for 57%, which is important for driving behavior optimization; the section running speed conforms to Gaussian mixture distribution(GMM) with high deviation rate to the common green wave bandwidth,resulting in low time reliability of tram lines.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

童文聪,滕靖,李君羡,姚幸,张中杰.基于轮轨定位数据的有轨电车区间驾驶特征分析[J].同济大学学报(自然科学版),2024,52(3):416~426

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  • 收稿日期:2022-07-26
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  • 在线发布日期: 2024-04-10
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