【技術實現步驟摘要】
本申請涉及數據預測，具體為一種軌道交通追尾風險評估方法及系統。
技術介紹
1、為了確保軌道交通系統（如地鐵、輕軌或火車等）行車安全，對軌道交通進行實時的風險評估至關重要?，F有技術中，追尾風險評估多依賴于全球衛星定位系統（gps）等技術進行列車的實時定位，并利用列車自動控制系統（atc）實現列車的速度控制和自動防護，保證前后車之間的距離不低于軌道交通執行標準中規定的最小安全距離。然而，列車行駛過程中常會出現隧道等定位信號較弱的場景，一旦無法對前車進行精準定位，后車將無法及時獲知與前車的距離，尤其是隨著列車全面提速的到來，無法準確及時做出評估和執行正確的制動策略，對后車乃至整個鐵路系統的行車安全會造成極大的安全隱患。
2、因此，如何克服上述存在的技術問題和缺陷成為重點需要解決的問題。
技術實現思路
1、本申請的目的在于提供一種軌道交通追尾風險評估方法及系統，以解決上述
技術介紹
中提出的問題，能夠提高列車行駛過程中定位結果的準確性和可靠性，從而提高軌道交通行車安全性。
2、本申請實施例的技術方案是這樣實現的：
3、本申請實施例提供一種軌道交通追尾風險評估方法，該方法包括：
4、從云端服務器獲取參照列車的狀態信息；所述狀態信息指示所述參照列車位于隧道內或位于隧道外；
5、在所述狀態信息指示所述參照列車位于隧道內時，從所述云端服務器獲取第一信息；所述第一信息表征所述參照列車在隧道內的第二運行參數；所述第一信息是基于所述參照列車進入隧道
6、基于所述第一信息，確定目標列車在第一時長內的相對速度和相對距離，得到第二信息；所述第一時長是基于所述參照列車通過隧道的時長確定的；
7、利用所述第二信息和預測模型，確定所述目標列車和所述參照列車追尾的風險系數，得到風險評估結果。
8、上述方案中，所述方法還包括：
9、所述參照列車在駛入隧道時，將自身的第一運行參數上傳至云端服務器。
10、上述方案中，所述方法還包括：
11、鐵路綜合數字移動通信系統（global?system?for?mobile?communications?–railway，gsm-r）基站判斷參照列車與隧道入口距離是否小于距離閾值，得到第二判斷結果；
12、在第二判斷結果表征參照列車與隧道入口距離小于距離閾值的情況下，按照預設周期連續獲取隧道入口的傳感器數據；
13、基于獲取的傳感器數據，確定所述參照列車的第一運行參數，并上傳至云端服務器。
14、上述方案中，所述方法還包括：
15、所述云端服務器在接收到所述第一運行參數后，更新所述參照列車的狀態信息，并基于所述第一運行參數，預測所述參照列車在隧道內的第二運行參數，得到第一信息。
16、上述方案中，所述方法還包括：
17、在所述參照列車駛入隧道后，gsm-r基站獲取第一時長內所述參照列車的射頻識別（radio?frequency?identification?，rfid）信息；
18、基于所述rfid信息，確定所述參照列車的第三運行參數，并將所述第三運行參數上傳至云端服務器；
19、所述云端服務器基于所述第三運行參數，校正所述第二運行參數。
20、上述方案中，所述第一時長內包括多個采樣點；所述基于所述第一信息，確定目標列車在第一時長內的相對速度和相對距離，得到第二信息，包括：
21、基于所述第一信息，按照時間軸確定所述目標列車在每個采樣點的相對速度和相對距離；
22、基于所有采樣點的相對速度和相對距離，生成第二信息。
23、上述方案中，所述利用所述第二信息和預測模型，確定所述目標列車和所述參照列車追尾的風險系數，得到風險評估結果，包括：
24、基于所述參照列車在駛入隧道前第二時長的歷史運行參數，確定所述目標列車在第二時長的歷史相對距離和歷史相對速度；
25、基于所述歷史相對距離和所述歷史相對速度在所述第二時長內的波動程度，確定所述第二信息的可信度；
26、基于所述可信度、所述第二信息和預測模型，確定所述目標列車和所述參照列車追尾的風險系數，得到風險評估結果。
27、上述方案中，所述基于所述歷史相對距離和所述歷史相對速度在所述第二時長內的波動程度，確定所述第二信息的可信度，包括：
28、基于所述第二時長內所有歷史相對速度數據，確定所述歷史相對速度的變化情況，生成第一變化曲線；
29、基于所述第二時長內所有歷史相對距離數據，確定所述歷史相對距離的變化情況，生成第二變化曲線；
30、基于所述第一變化曲線和所述第二變化曲線的波動程度，確定所述第二信息的可信度。
31、上述方案中，所述基于所述第一變化曲線和所述第二變化曲線的波動程度，確定所述第二信息的可信度，包括：
32、基于所述第一變化曲線的波動頻率和波動幅度，確定所述第二信息中相對速度的第一可信度；
33、基于所述第二變化曲線的波動頻率和波動幅度，確定所述第二信息中相對距離的第二可信度。
34、本申請實施例還提供一種軌道交通追尾風險評估系統，所述系統包括目標列車和云端服務器；所述目標列車，包括：
35、通信單元，用于從云端服務器獲取參照列車的狀態信息；所述狀態信息指示所述參照列車位于隧道內或位于隧道外；以及，用于在所述狀態信息指示所述參照列車位于隧道內時，從所述云端服務器獲取第一信息；所述第一信息表征所述參照列車在隧道內的第二運行參數；所述第一信息是基于所述參照列車進入隧道時的第一運行參數確定的；
36、處理單元，用于基于所述第一信息，確定目標列車在第一時長內的相對速度和相對距離，得到第二信息；所述第一時長是基于所述參照列車通過隧道的時長確定的；
37、預測單元，用于利用所述第二信息和預測模型，確定所述目標列車和所述參照列車追尾的風險系數，得到風險評估結果。
38、本申請實施例提供的軌道交通追尾風險評估方法及系統，通過將前車駛入隧道時的狀態信息及運行參數同步至云端服務器，使云端服務器在無法通過定位系統準確獲知前車位置的情況下，可以根據接收到的運行參數估算前車的位置和速度，實現列車行駛過程中定位的準確性、全面性和可靠性；進一步地，通過獲取前車的運行參數可以計算前后車之間的相對距離和相對速度，并根據相對距離和相對速度預測后車與前車的追尾風險，實現了行駛中追尾風險的實時和全面評估，提高列車行駛過程安全監測的全面性和可靠性，從而保障整個軌道交通系統的安全平穩運行。
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1.一種軌道交通追尾風險評估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
4.根據權利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
5.根據權利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一時長內包括多個采樣點；所述基于所述第一信息，確定目標列車在第一時長內的相對速度和相對距離，得到第二信息，包括：
7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述利用所述第二信息和預測模型，確定所述目標列車和所述參照列車追尾的風險系數，得到風險評估結果，包括：
8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于所述歷史相對距離和所述歷史相對速度在所述第二時長內的波動程度，確定所述第二信息的可信度，包括：
9.根據權利要求8所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一變化曲線和所述第二變化曲線的波動程度，確定所述第二信息的可信度，包括：>
10.一種軌道交通追尾風險評估系統，其特征在于，所述系統包括目標列車和云端服務器；所述目標列車，包括：
...【技術特征摘要】
1.一種軌道交通追尾風險評估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
4.根據權利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
5.根據權利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一時長內包括多個采樣點；所述基于所述第一信息，確定目標列車在第一時長內的相對速度和相對距離，得到第二信息，包括：
7.根據...
【專利技術屬性】
技術研發人員：劉睿智，杜磊，肖金鳳，
申請(專利權)人：青島融創信為技術有限公司，
類型：發明
國別省市：
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