发明内容
[0006] 一种基于目标和客流差异的列车自动驾驶曲线生成方法，其创新在于：所述列车自动驾驶曲线生成方法包括：
[0007] 1）在对应高峰时段的运行时间调整范围内，设计多种预定运行时间；在单种预定运行时间条件下，以乘员重量为变量，设计多种乘员重量情况；在单种乘员重量情况下，根据列车参数和线路参数，在满足预定运行时间的前提下，以精准停车作为单目标，采用单目标优化算法预先离线生成相应的自动驾驶曲线；对应高峰时段的多个自动驾驶曲线记为高峰段曲线集；
[0008] （运行时间调整范围可作如下理解：比如在高峰时段，某两个站点间的基准运行时间是150秒，实际运行中，允许列车的实际运行时间在基准运行时间基础上作一定的正负调整，比如正、负10秒，那么，相应的运行时间调整范围就是140 160秒的范围；在设定预定运~行时间时，我们可以以2秒为步进长度，从而得到140、142、144、146、148、150、152……160这
11个预定运行时间，如果改变步进长度，还可以得到其他种类的多个预定运行时间）；
[0009] 在对应平峰时段的运行时间调整范围内，设计多种预定运行时间；在单种预定运行时间条件下，以乘员重量为变量，设计多种乘员重量情况；在单种乘员重量情况下，根据列车参数和线路参数，在满足预定运行时间的前提下，以能耗最小、舒适度最佳和精准停车作为三个目标，采用多目标优化算法预先离线生成相应的自动驾驶曲线；对应平峰时段的多个自动驾驶曲线记为平峰段曲线集；
[0010] 在对应低峰时段的运行时间调整范围内，设计多种预定运行时间；在单种预定运行时间条件下，以乘员重量为变量，设计多种乘员重量情况；在单种乘员重量情况下，根据列车参数和线路参数，在满足预定运行时间的前提下，以能耗最小和精准停车作为两个目标（在低峰时段，列车行驶速度相对较低，乘坐舒适度已经较好，因此没有必要将舒适度最佳作为目标），采用多目标优化算法预先离线生成相应的自动驾驶曲线；对应低峰时段的多个自动驾驶曲线记为低峰段曲线集；
[0011] 所述高峰段曲线集、平峰段曲线集和低峰段曲线集预先加载到列车自动驾驶控制系统中；
[0012] 单个自动驾驶曲线所对应的预定运行时间和乘员重量分别记为时间参数和重量参数；
[0013] 2）列车的车厢内，列车运行过程中，当列车车门关闭后，列车自动驾驶控制系统通过车内摄像设备获取车厢内图像，然后对图像进行处理得到乘员人数，然后根据乘员人数计算出当前乘员重量；同时，调度室向列车自动驾驶控制系统下达目标运行时间；
[0014] 3）获得目标运行时间和当前乘员重量后，列车自动驾驶控制系统先根据当前时间自动识别出当前是高峰时段、平峰时段、低峰时段中的何者，然后将目标运行时间和当前乘员重量与相应曲线集中的时间参数和重量参数进行匹配，查找到相应的自动驾驶曲线，然后列车自动驾驶控制系统根据查找到的自动驾驶曲线控制列车运行；所述曲线集为高峰段曲线集、平峰段曲线集、低峰段曲线集中的一者。
[0015] 本发明的原理是：本发明在生成自动驾驶曲线时，既考虑了不同时段的列车自动驾驶控制目标差异，目标函数涵盖了单目标、双目标和三目标，同时还考虑了乘员重量差异，所得的自动驾驶曲线更符合实际情况；而且，本发明还针对不同时段的运行时间调整范围，设计了多种预定运行时间条件，实际调度时，调度员可在运行时间调整范围内设定具体的目标运行时间，列车自动驾驶控制系统就能快速地找到相应的自动驾驶曲线，大大的提高了调度灵活性，有利于列车运营的宏观调度；
[0016] 当然，由于情况种类较多，如果在线生成自动驾驶曲线，则时效性难以得到保证，使得本发明只能采用预先离线生成的方式来预先生成自动驾驶曲线，但这也一定的好处，即预先离线生成方式不受实效性约束，可以将预定运行时间条件和乘员重量变化情况划分得尽量精细，从而提高列车自动驾驶控制的精细化程度；
[0017] 具体实施时，可利用现有的单目标和多目标优化算法来生成自动驾驶曲线，如进化计算（遗传算法、文化算法、微分进化算法和Memetic算法等）、生物计算（人工免疫算法、克隆选择算法和DNA计算）和群集智能计算（微粒群算法、蚁群算法、人工蜂群和人工鱼群算法）；基于现有技术可知，通过图像获取图像中的人数信息已是十分成熟的技术，因此，图像处理技术在本发明中仅是一种获取人员数量的“工具”，具体实施时，本领域技术人员可从现有的图像处理技术中择优选用。
[0018] 本发明的有益技术效果是：提出了一种基于目标和客流差异的列车自动驾驶曲线生成方法，该方案同时考虑了控制目标差异和乘员重量差异，使自动驾驶曲线更符合实际情况。
