多传感器融合定位在高速铁路的应用
基于多传感器信息融合的列车组合定位
基于多传感器信息融合的列车组合定位
随着铁路交通的不断发展，列车组合定位技术在铁路运输中起着重要作用。
列车组合定位是指通过多种传感器信息融合来确定列车在铁路轨道上的位置和方向，以实现列车运行安全和准确导航的技术。
本文将介绍基于多传感器信息融合的列车组合定位技术的原理和方法。
列车组合定位技术需要使用多种传感器来获取列车位置和方向的信息。
常用的传感器有全球定位系统（GPS）、惯性导航系统（INS）、一致速度模型（CV）等。
这些传感器可以在列车上装配，并通过相互协作获取列车的位置和方向信息。
列车组合定位技术需要将多种传感器信息进行融合处理。
这是因为单一传感器可能存在精度和可靠性的限制，通过将多个传感器的信息互相协作，可以提高定位的准确性和可靠性。
融合处理的方法可以采用信息融合算法，如卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法等。
通过将不同传感器的测量结果进行集成和优化，可以提高列车组合定位的性能。
对于列车组合定位技术来说，传感器数据的预处理和校准也是非常重要的。
预处理主要指对传感器数据进行滤波和去噪处理，以提取有效的信息。
校准则是指对传感器数据进行准确校正，消除传感器之间的误差。
只有在数据预处理和校准的基础上，才能有效地进行传感器信息的融合。
在实际应用中，列车组合定位技术还需要考虑其他因素，如轨道地图的更新、环境变化的影响等。
轨道地图的更新是指及时更新轨道信息，以保证列车组合定位的准确性。
环境变化的影响可以通过传感器信息融合的方法进行动态校正，以适应不同环境下的列车运行。
基于多传感器信息融合的列车组合定位
基于多传感器信息融合的列车组合定位1. 引言1.1 背景介绍列车是现代城市交通中不可或缺的重要交通工具，其安全性和准确性直接关系到乘客的出行体验和交通运输效率。
随着科技的不断发展和进步，传感器技术在列车定位领域扮演着愈发重要的角色。
传感器的应用为列车的位置和状态提供了实时的监测和数据支持，帮助提升列车的运行效率和安全性。
传统单一传感器的定位方法存在着精度不高、容易受到环境干扰和遮挡等问题，因此如何利用多传感器信息融合技术来提高列车组合定位的精度和鲁棒性，成为了当前研究的重要方向之一。
本文将重点探讨基于多传感器信息融合的列车组合定位技术，通过将不同传感器信息相互融合，提高列车位置和状态的准确性和可靠性，从而为城市轨道交通系统的安全性和高效性提供有力支持。
本文将分析列车组合定位面临的挑战和难点，探讨融合多传感器信息的方法以及未来的发展前景。
1.2 研究意义列车组合定位是列车运行中至关重要的一环，对于提高列车运行的安全性、准确性和效率性具有重要意义。
传统的列车定位系统往往受到单一传感器信息不足、精度不足等问题的制约，导致了定位误差的增加。
基于多传感器信息融合的列车组合定位技术的研究具有重要意义。
多传感器信息融合技术可以综合利用不同传感器的信息，提高了列车定位的精度和准确性。
通过融合多种传感器信息，可以有效地补充和补偿各种传感器单独存在的不足之处，从而提高了列车组合定位系统的整体性能。
基于多传感器信息融合的列车组合定位技术的研究具有重要的应用价值和实践意义。
通过对这一技术的研究和探索，可以进一步提高列车运行的安全性和准确性，推动列车行业的发展和进步。
1.3 研究目的研究目的是通过多传感器信息融合技术实现列车组合的准确定位，解决现有定位技术在地下隧道、高架桥等特殊环境下准确性和稳定性不足的问题。
具体目标包括：提高列车组合的定位精度和实时性，在复杂环境下实现可靠的位置信息获取，优化列车运行管理和调度系统，提高列车运输效率和安全性。
基于多传感器融合的列车测速定位方法
基于多传感器融合的列车测速定位方法随着科技的不断发展，列车运输已经成为现代社会中一种常见的交通方式。
在列车运输中，测速和定位是非常重要的，它们直接关系着列车的安全和运行效率。
而基于多传感器融合的列车测速定位方法，正是针对列车运输中的这一需求而提出的一种新型的技术方案。
多传感器融合技术是目前智能交通系统中的研究热点之一，它通过整合不同传感器获得的信息，来提高对目标状态的感知精度和可靠性。
在列车测速定位中，可以利用多传感器融合技术来获得更为准确和全面的列车运行信息，以确保列车运行的安全和准确性。
1. 利用雷达和GPS数据进行测速定位在列车运行过程中，可以利用雷达传感器获取列车的实时速度和位置信息，同时结合GPS系统获取列车的全局定位信息，从而实现对列车运行速度和位置的准确监测和记录。
2. 利用摄像头和激光传感器进行视觉定位利用摄像头和激光传感器获取列车周围的环境信息，通过对环境特征的识别和匹配，可以实现对列车位置的视觉定位，从而提高列车测速定位的准确性和稳定性。
3. 利用惯性传感器进行运动参数测量利用惯性传感器对列车的加速度、角速度和姿态进行测量和计算，可以获取列车的运动参数信息，进而辅助实现列车的测速和定位。
4. 利用声纳传感器进行环境感知利用声纳传感器对列车周围的声波信息进行感知和处理，可以获取列车周围环境的情况，进而为列车的测速定位提供更为全面的信息支持。
三、多传感器融合技术在列车测速定位中的优势1. 提高数据准确性和可靠性通过整合不同传感器获得的信息，可以提高对列车运行状态的感知准确度和可靠性，从而更好地保障列车运行的安全和稳定。
2. 增强系统的鲁棒性多传感器融合技术能够在传感器单一故障或异常情况下，通过整合其他传感器的信息进行补偿，从而增强系统的鲁棒性和可靠性。
3. 提高定位精度和反应速度通过多传感器融合技术，可以获得更为全面和细致的列车运行信息，从而提高列车测速定位的精度和反应速度，以满足不同情况下的实时监测和控制需求。
基于多传感器信息融合的列车组合定位
基于多传感器信息融合的列车组合定位1. 引言1.1 引言传感器信息融合技术能够将不同传感器采集到的信息进行融合处理，从而提高定位的精度和可靠性。
依靠传感器信息融合技术，列车可以实现在各种环境条件下的准确定位，包括地下隧道、山区、城市等复杂地形。
多传感器信息融合技术还可以提高列车定位的实时性，确保列车行驶的安全和顺畅。
本文将深入探讨传感器信息融合技术在列车组合定位中的应用，探讨其原理与方法，分析其优势和挑战，并设计实现基于多传感器信息融合的列车组合定位系统。
通过研究和分析，我们希望能够为未来列车组合定位技术的发展和应用提供有益的参考和借鉴。
2. 正文2.1 传感器信息融合技术在列车组合定位中的应用传感器信息融合技术在列车组合定位中的应用可以说是非常重要的。
通过利用多种传感器，如GPS、惯性导航系统、视觉传感器等，可以获得更为准确和全面的列车位置信息。
在列车运行中，传感器信息融合技术可以实现列车的实时定位、航向控制、速度监测等功能，为列车的安全运行提供了重要的支持。
传感器信息融合技术在列车组合定位中的应用还可以提高列车的精度和稳定性。
通过将不同传感器获取的信息进行融合处理，可以弥补单一传感器存在的局限性，提高定位的准确度和稳定性。
这样可以确保列车在复杂环境下也能够实现精准的定位，保证列车的安全性和稳定性。
2.2 多传感器信息融合技术的原理与方法1. 传感器数据融合：多传感器信息融合技术的核心在于将来自不同传感器的信息进行融合，提高系统的精度和可靠性。
通常采用卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、粒子滤波等算法进行传感器数据融合处理。
2. 特征融合：除了传感器数据融合外，还可以通过特征融合的方式将来自不同传感器的特征信息进行融合，从而提高系统的性能。
常见的方法包括特征级融合、决策级融合等。
4. 信息融合策略：在实际应用中，需要设计合适的信息融合策略来指导多传感器信息融合的过程，从而实现最优的定位效果。
常用的策略包括最大似然估计、贝叶斯推断等。
多传感器定位在高速铁路的应用
ｔ ｏ ｙ ｔ ｍ ｓ ｐ ｔｆ ｒ ｒ ， ｔ ｅ ｃ ｎ ｅ ｔ ｎ ｏ ｕ ｔ ｓ ｎ ｏ ｕ ｉ ｎ ｔ ｃ ｎ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｏ ｉ ｏ ｉ ｇ ｒ ｌｓ ｓ ｅ ｉ ｕ ｏ ｗａ ｄ ｈ ｏ ｃ ｐ ｉ ｆ ｏ ｍ ｌ ｅ ｓ ｒｆ ｓｏ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｆ ｒｔ ａ ｎ ｐ ｓｔ ｎ ｎ ｉ ｉ
位技 术能满足 高速铁 路 列控 系统 的严格 要 求 。为 了使 多传 感器 融合 定位技 术 能够真正 在 高速 铁路 中得 到应 用 ，提 出 了深入 研 究的 方向 。 关键 词 ：多传 感 器融合 ，列车定位 ，高速铁路 ，列车运 行控 制
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｉ ｈ ｓ ｐａ ｒ，ｔ ｅ ｕｉｅ ｅ ｓ ｆ ｒ ｉ ｐ ｓｔｏ ｎ ｅ ｈｎ ｏｇ ｎ ｔ ａｎ ｏ ｒ ｔｏ ｏｎ ｓｒ ｃ ： ｎ ｔ ｉ ｐｅ ｈｅ ｒ ｑ ｒ ｍ ｎｔ ｏｒｔ ａｎ ｏ ｉｉ ｎｉ ｇ ｔ ｃ ｏｌ ｙ ｉ ｒ ｉ ｐｅ ａ ｉ ｎ ｃ —
多 传 感 器 定 位 在 高 速 铁 路 的 应 用
邓 超
摘要 ：提 出了列 车运行 控制 系统 对定位 技 术的要 求 ，引入 了多传 感 器融合 定位技 术概 念 ，并分析
了现 有 的各种 传感 器与 测速装 置 的特 点。通过 对 多传 感器 融合技 术 的分析 ，说 明 多传 感器 融合 定
在满 足一 定精度 要求 的前 提下 ，降级 运行 。
列 车 定 位 方式 按 照 空 间可 用 性分 为 离散 方 式 、
电路作 用也 大大减 弱 。前 后 列车在 运动 中保持 安全 的追踪 间 隔距 离 ，应大 于或 等于列 车 的制动距 离加
上安全 防护距 离 。列 车运行 控制 系统必 须实 时地知
基于多种传感技术融合的高铁周界入侵监测报警技术及应用
特别策划·铁路科技保安全基于多种传感技术融合的高铁周界入侵监测报警技术及应用宋小齐1，袁钱芳2（1.中国铁路兰州局集团有限公司科技和信息化部，甘肃兰州730000；2.高新兴创联科技股份有限公司，浙江杭州310012）摘要：铁路运输的行车安全是重中之重。
人员违规上道、非法破坏或穿越铁路栅栏等人为因素，落石塌方、泥石流等客观自然因素，随时对列车行车安全构成重大威胁，高铁周界入侵报警监测技术对保证高铁安全运营具有重要作用。
结合现阶段高铁周界入侵监测系统应用的具体情况及不足，针对不同场景的关键需求设计不同的监测方案，包括振动光纤+视频融合、毫米波雷达+双光谱融合、激光雷达+视频融合等3种技术方案，并将3种方案在银兰高铁中兰段宝台山隧道口（K357+147）进行现场部署及实测，测试结果表明应用效果良好。
关键词：高速铁路；周界入侵；监测报警；传感技术；技术融合中图分类号：U298 文献标识码：A 文章编号：1001-683X（2023）10-0143-08DOI：10.19549/j.issn.1001-683x.2023.04.18.0021 研究背景随着“交通强国”战略的不断深化，我国已建成世界上现代化程度最高的铁路网。
截至2022年底，全国铁路营业里程突破15.5万km，其中高速铁路超过4.2万km，高居世界第一。
高速铁路由于其行车速度快，安全性要求高，而各种主观和客观因素导致的高铁周界入侵，时刻对行车安全构成重大威胁。
因此，必须加大高铁周界入侵报警系统的应用。
目前，高铁周界入侵报警系统使用的主要技防手段有振动光纤、电子围栏、微波阵列、光波对射探测以及视频监控模式识别等，并均有相应试验及工程应用。
虽然在高铁周界防护中采用的技防手段在一定程度上能够提高安防水平，但仍存在环境适应性有待提高、误报率偏高等问题，主要表现为以下几个方面：（1）单一技术导致漏报、误报率高，应用存在局限性。
（2）高铁周边环境复杂，视频监控在广域复杂高铁环境条件下存在看不清、看不远、看不准等问题。
基于多传感器融合的列车测速定位方法
基于多传感器融合的列车测速定位方法随着铁路交通的发展，列车测速定位技术在铁路运输中起着至关重要的作用。
传统的列车测速定位方法主要依靠单一传感器，例如GPS或者雷达，这种方法存在着精度不高、易受干扰等问题。
为了提高列车测速定位的精准度和可靠性，研究人员们开始借助多传感器融合技术来进行列车测速定位技术的研究。
本文将从多传感器融合的角度出发，探讨基于多传感器融合的列车测速定位方法的原理和应用。
1. 多传感器融合技术的意义基于多传感器融合的列车测速定位方法主要包括传感器选择、信息融合和定位算法三个方面。
2.1 传感器选择在多传感器融合技术中，传感器的选择十分关键。
传感器的选择应该充分考虑列车测速定位的环境和需求，例如需要考虑列车所处的区域、天气情况、定位精度要求等。
常用的传感器包括GPS、惯性导航系统（INS）、雷达、激光测距仪等。
这些传感器各自具有不同的特点和适用范围，合理选择传感器可以提高列车测速定位的精准度和可靠性。
2.2 信息融合信息融合是多传感器融合技术的核心环节。
在列车测速定位中，各个传感器采集到的数据需要进行信息融合，以提高测速和定位的准确性。
信息融合的方法包括数据融合和特征融合两种。
数据融合是指将各传感器采集到的原始数据进行融合，例如利用卡尔曼滤波器进行数据融合，得到更加准确的列车位置和速度信息；特征融合是指将各传感器提取的特征信息进行融合，例如利用特征匹配算法进行特征融合，得到更加鲁棒的列车位置和速度信息。
2.3 定位算法庞大的海量数据需要有一套完善的算法进行处理，定位算法是多传感器融合技术中的关键环节，合理选择定位算法可以提高列车测速定位的精准度和可靠性。
目前主要的定位算法包括基于卡尔曼滤波的定位算法、基于粒子滤波的定位算法、基于特征匹配的定位算法等。
这些定位算法在多传感器融合技术中发挥着重要作用，能够提高列车测速定位的精准度和可靠性。
基于多传感器融合的列车测速定位方法在实际应用中具有广泛的应用前景。
传感器在高铁中的应用（共5篇）
传感器在高铁中的应用（共5篇）第一篇：传感器在高铁中的应用1、转向架转向架是支承车体并沿着轨道走行的装置。
转向架是车辆最重要的组成部件之一，它的结构是否合理直接影响车辆的运行品质、动力性能和行车安全。
CHR1动车组转向架上安装有用于多个系统用的速度传感器。
速度传感器(1)光电式车速传感器--由带孔的转盘两个光导体纤维，一个发光二极管，一个作为光传感器的光电三极管组成。
发光二极管透过转盘上的孔照到光电二极管上实现光的传递与接收。
(2)磁电式车速传感器--模拟交流信号发生器，产生交变电流信号，通常由带两个接线柱的磁芯及线圈组成。
磁组轮上的逐个齿轮将产生一一对应的系列脉冲，其形状是一样的。
输出信号的振幅与磁组轮的转速成正比(车速)，信号的频率大小表现于磁组轮的转速大小。
(3)霍尔式车速传感器--它们主要应用在曲轴转角和凸轮轴位置上，用于开关点火和燃油喷射电路触发，它还应用在其它需要控制转动部件的位置和速度控制电脑电路中。
由一个几乎完全闭合的包含永久磁铁和磁极部分的磁路组成，一个软磁铁叶片转子穿过磁铁和磁极间的气隙，在叶片转子上的窗口允许磁场不受影响的穿过并到达霍尔效应传感器，而没有窗口的部分则中断磁场。
红外轴温探测传感器列车在运行中，车轴与轴承相互摩擦产生热能。
当车轴与轴承间出现故障时，摩擦力增大，产生的热能就随之增加,轴箱的温度也随之升高。
因此,测定轴箱的温度变化，可以确定轴箱的工作状态是否正常。
铁路行车早期，采用手摸轴箱的办法来判断温度的变化情况，并以手的感觉来确定车辆与轴承间的工作状态。
采用这种方法，检测人员劳动强度大，效率低，而且人的手感有差异，没有标准。
红外线轴温探测设备由探头、轴温信息处理装置、传输线路、信号报警装置等部分组成。
探头由光敏器件和光电转换器件组成。
轨道清障器CHR1动车组两个端部转向架上各装有一个轨道清障器，用来防止轨道有异物导致出现脱轨现象。
2、弓网系统电弓是电力牵引机车从接触网取得电能的电气设备，安装在机受车或动车车顶上。
基于多传感器融合的列车测速定位方法
基于多传感器融合的列车测速定位方法随着现代交通运输的快速发展，列车在铁路运输系统中扮演着重要的角色。
随之而来的是对列车测速定位方法的需求，以确保列车在运行过程中能够准确、稳定地进行测速和定位。
而基于多传感器融合的列车测速定位方法成为了一种备受关注的技术手段，它能够利用多种传感器的数据进行综合处理，提高列车测速定位的精度和可靠性。
本文将对基于多传感器融合的列车测速定位方法进行深入探讨，以期为相关领域的研究和实践提供一定的参考和借鉴。
一、多传感器融合技术的发展现状多传感器融合技术即是利用多种不同类型、不同特性的传感器，将它们获取的信息进行综合处理，以获得更加全面、准确的环境信息。
目前，多传感器融合技术已经在许多领域得到了成功的应用，比如军事目标跟踪、医学影像诊断、机器人导航等。
在铁路运输领域，多传感器融合技术也逐渐引起了人们的关注，特别是在列车测速定位方面的应用。
二、多传感器融合技术在列车测速定位中的价值传统的列车测速定位方法往往采用单一传感器来获取列车的位置信息和速度信息，如GPS定位系统、里程计、轨道边坡监测系统等。
这些单一传感器所获取的信息在某些情况下可能会出现不稳定、不准确的情况，比如在隧道、高架桥等特殊区域的运行。
此时，利用多传感器融合技术，可以将不同传感器获取的信息进行融合处理，弥补单一传感器的局限性，从而提高列车测速定位的精度和可靠性。
2. 增强系统的鲁棒性多传感器融合技术能够增加系统的鲁棒性和可靠性。
当某个传感器因故障或环境因素导致数据不准确时，其他传感器可以弥补其不足，保证系统的正常运行。
这样就大大减小了系统发生故障的可能性，提高了列车测速定位系统的可靠性。
3. 降低成本传统的列车测速定位方法往往需要使用大量的高精度传感器，以保证系统的准确性和可靠性。
而多传感器融合技术可以通过优化已有的传感器，综合利用它们的信息，实现更高精度的测速定位，降低了系统的成本。
基于多传感器融合的列车测速定位方法的核心是利用多种不同类型、不同特性的传感器，将它们获取的信息进行融合处理，以获得更加全面、准确的列车位置和速度信息。
基于多传感器融合的列车测速定位方法
基于多传感器融合的列车测速定位方法
近年来，随着城市快速轨道交通系统的快速发展，列车测速和定位技术得到了广泛关注。
传统的列车测速和定位方法主要依赖于线路设备，如轨道电路和轮盘等。
这些方法存
在一些局限性，例如精度不高、依赖性强、易受环境条件影响等。
为了解决这些问题，基
于多传感器融合的列车测速定位方法逐渐被提出。
基于多传感器融合的列车测速定位方法是利用多个不同类型的传感器对列车进行测速
和定位，通过结合各传感器的测量结果，可以得到更准确的列车位置和速度信息。
目前，常用的多传感器包括轮轨传感器、惯性测量单元（IMU）、全球定位系统（GPS）和扫描仪等。
轮轨传感器可以监测列车与轨道的相对运动，从而测量列车的速度和位置。
IMU可以通过测量列车的加速度和角速度来推算列车的位置变化。
GPS技术可以实现精确的全球定位，为列车提供准确的位置信息。
扫描仪可以通过扫描轨道来获取轨道的几何信息，进而实现列车的定位和测速。
在具体实施过程中，需要解决多传感器数据融合的问题。
需要对各传感器的测量结果
进行预处理，如去除异常值和噪声等。
然后，需要建立数学模型或算法来对多个传感器的
测量结果进行融合，从而得到准确的列车位置和速度信息。
还需要设计相应的软硬件系统，实现多传感器测速定位方法的实时采集和处理。
基于多传感器信息融合的列车组合定位
基于多传感器信息融合的列车组合定位随着社会的发展和科技的进步，列车在人们的交通工具中占据着重要地位。
列车定位一直是一个非常重要的问题，对于保障列车的安全和运输效率具有重要意义。
而传统的列车定位方法往往只依赖于单一的传感器数据，并且容易受到环境的干扰，无法提供准确可靠的定位结果。
基于多传感器信息融合的列车组合定位成为了一个研究热点。
多传感器信息融合的列车组合定位是利用多个传感器的数据来进行定位并进行信息融合，可以有效提高定位的准确性和可靠性。
常见的传感器包括惯性传感器、GNSS（全球导航卫星系统）传感器、地面传感器等。
通过将这些传感器获得的数据进行融合处理，可以消除单一传感器误差和缺陷，从而得到更为准确的定位结果。
在多传感器信息融合的列车组合定位中，首先需要对各个传感器获得的数据进行预处理。
对于惯性传感器，需要进行误差校正和陀螺仪漂移修正；对于GNSS传感器，需要进行信号强度补偿和多路径干扰修正等。
然后，需要进行传感器数据的配准，即将不同传感器获得的数据统一到同一个坐标系下，以便进行后续的融合处理。
接下来，可以采用不同的融合算法对传感器数据进行融合处理。
常见的融合算法有卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法等。
这些算法可以将不同传感器的数据进行加权平均，或者进行动态权重调整，从而得到更为准确的定位结果。
还可以采用特征点匹配、地图匹配等方法来提高定位的精度和鲁棒性。
通过将融合处理后的数据进行解算和反馈控制，可以实现列车的组合定位。
可以根据定位结果进行列车的自动驾驶、轨道设备的维护等。
还可以通过与地面控制中心进行通信，实现列车位置的实时监控和调度，提高列车运输的效率和安全性。
基于多传感器信息融合的列车组合定位
基于多传感器信息融合的列车组合定位随着科技的发展和社会的进步，人们对列车运行安全性和精确性的要求也越来越高。
在列车运行过程中，定位精度和实时性对于列车组合的安全性和运行效率起着至关重要的作用。
传统的定位系统存在一些局限性，比如在隧道、城市高楼群和高速运行等条件下往往难以满足定位的要求。
通过多传感器信息融合的方法来实现列车组合的精确定位已经成为了当前研究的热点之一。
本文将从多传感器信息融合的角度出发，探讨基于多传感器信息融合的列车组合定位技术的研究现状、关键技术和发展趋势，以期为相关领域的研究工作和技术应用提供一定的参考和借鉴。
1. 多传感器信息融合技术的定义多传感器信息融合技术是指利用多个传感器获取的信息，通过某种技术手段将这些信息进行集成和融合，以获取比单个传感器更为准确和可靠的信息的一种技术。
在列车组合定位中，可以利用GPS、惯性导航、激光雷达、摄像头等多种传感器获取列车的位置、速度、姿态等信息，并通过信息融合技术得到更为精确的位置和姿态信息，以满足列车的运行需求。
多传感器信息融合技术在列车组合定位中具有以下优势：（1）提高定位精度：利用多个传感器获取的信息融合可以相互补充，减小误差，提高定位精度。
（2）提高鲁棒性：多传感器信息融合可以在某些传感器失效或处于恶劣环境条件下，依然保持信息的连续性和准确性。
（3）提高实时性：通过多传感器信息融合可以实现对列车姿态和位置信息的实时更新，满足列车的实时定位需求。
1. 传感器选择与配置在进行多传感器信息融合时，首先需要选择适合列车组合定位的传感器，并进行合理的配置。
常用的传感器包括GPS、慣性導航系統（INS）、激光雷达、摄像头等。
不同传感器的特性和精度各有差异，需要根据列车运行环境和定位需求进行合理的选择和配置。
2. 数据融合算法数据融合算法是多传感器信息融合的核心技术之一，其主要任务是将来自不同传感器的信息进行融合，并得到更为准确和可靠的列车组合定位信息。
基于多传感器信息融合的列车组合定位
基于多传感器信息融合的列车组合定位近年来，随着铁路交通的快速发展，对列车组合定位技术的需求越来越大。
列车组合定位是指通过对列车进行多传感器信息融合，来确定列车的位置和姿态信息。
传感器可以是各种测量设备，如惯性传感器、全球定位系统（GPS）等。
传统的列车组合定位技术主要依赖于全球定位系统。
在铁路交通系统中，由于信号受限、信号遮挡和多径效应等因素的影响，全球定位系统的定位精度往往无法满足实际应用需求。
基于多传感器信息融合的列车组合定位技术应运而生。
基于多传感器信息融合的列车组合定位技术可以通过融合多种传感器的测量结果来提高定位精度和鲁棒性。
常见的传感器包括惯性传感器、地面测量设备、车载雷达等。
惯性传感器可以提供列车的加速度、角速度和姿态信息。
地面测量设备可以提供列车经过的轨道几何信息。
车载雷达则可以探测周围环境的障碍物信息。
通过融合这些传感器的测量结果，可以准确地确定列车的位置和姿态信息。
基于多传感器信息融合的列车组合定位系统可以分为离线和在线两种模式。
离线模式下，系统通过先进的滤波算法，将传感器的测量结果与事先建立的列车运动模型进行融合，以提高定位精度。
在线模式下，系统可以实时地接收传感器的测量结果，并通过实时的滤波算法来估计列车的位置和姿态信息。
基于多传感器信息融合的列车组合定位技术具有很大的应用潜力。
它可以提高列车的定位精度和鲁棒性，从而提高铁路运输的安全性和效率。
它可以实现列车的自主导航和避碰功能，减少人为干预，提高运营效率。
它可以为列车运行状态的监测和诊断提供准确的数据支持，为列车维护提供科学依据。
基于多传感器信息融合的列车组合定位技术也面临一些挑战。
不同传感器的测量结果存在误差和不确定性，如何准确估计和传播这些误差和不确定性是一个关键问题。
不同传感器的测量数据存在时间延迟，如何有效地处理这种延迟是一个难题。
列车运动比较复杂，其模型的建立和更新也是一个需要研究的问题。
基于多传感器信息融合的列车组合定位技术是一种有效提高列车定位精度和鲁棒性的方法。
基于多传感器信息融合的列车组合定位
基于多传感器信息融合的列车组合定位【摘要】本文主要围绕基于多传感器信息融合的列车组合定位展开研究。
在我们首先介绍了研究背景，指出了传感器信息融合在列车定位中的重要性；其次阐明了研究的意义，即提高列车定位的准确性和精度；最后明确了研究的目的，即探讨多传感器信息融合技术在列车组合定位中的应用。
在我们分别进行了传感器信息融合技术概述、列车位置确定方法研究、多传感器信息融合技术在列车组合定位中的应用、案例分析以及技术挑战与解决方案的探讨。
最后在我们总结了基于多传感器信息融合的列车组合定位的优势，提出了未来研究方向，并展望了该研究领域的发展前景。
通过本文的研究，我们将为提升列车组合定位的精准度和可靠性做出积极贡献。
【关键词】列车组合定位, 多传感器信息融合, 传感器信息融合技术, 列车位置确定, 技术挑战, 解决方案, 优势, 未来研究方向, 案例分析.1. 引言1.1 研究背景列车组合定位是指通过多传感器信息融合技术，准确确定列车车辆在轨道上的位置和状态，以实现列车的安全运行和精细调度。
随着铁路运输的发展和智能化技术的应用，列车组合定位技术逐渐成为铁路领域的研究热点。
当前，列车运行环境复杂多变，传统的单一传感器定位方法往往受到各种干扰，无法满足高精度定位的需求。
基于多传感器信息融合的列车组合定位技术应运而生。
通过将多种传感器的信息进行融合处理，可以提高定位精度、增强抗干扰能力，有效应对复杂环境下的位置确定问题。
传感器信息融合技术在列车组合定位中的应用，不仅可以提高列车运行的安全性和可靠性，还可以优化列车运行的效率和成本，对于铁路行业的发展具有重要意义。
对基于多传感器信息融合的列车组合定位技术进行深入研究与应用具有重要的现实意义和推动作用。
1.2 研究意义列车组合定位在铁路运输中具有重要的意义，可以提高列车运行的准确性和安全性。
传统的列车定位方法通常使用单一传感器进行监测，存在精度不高、容易受到环境干扰等问题。
基于多传感器信息融合的列车组合定位
基于多传感器信息融合的列车组合定位列车组合定位是指利用多个传感器（包括惯导、GPS、里程计等）对列车位置进行准确估计的技术。
传感器信息融合是指将不同传感器采集的信息进行整合，以提高定位的精度和可靠性。
本文将基于多传感器信息融合的列车组合定位进行详细介绍。
列车组合定位的基础是传感器。
惯导传感器是实现列车组合定位的重要手段之一。
惯导传感器能够测量列车的加速度、角速度等信息，并通过积分计算列车的位置、速度等运动状态。
GPS是另一个常用的传感器，通过接收卫星信号，可以获取列车的经纬度坐标。
里程计是一种基于轮子滚动的传感器，通过计算轮子转动的圈数和半径，可以计算列车的位移。
这三种传感器各有优势和不足，因此需要将它们进行信息融合，以得到更准确的定位结果。
传感器信息融合的方法有多种，常用的方法包括卡尔曼滤波、粒子滤波等。
卡尔曼滤波是一种基于状态估计的方法，通过对传感器测量值和预测值进行加权，以减小估计误差。
粒子滤波则采用蒙特卡洛方法，通过生成一系列粒子，对列车状态进行采样和更新，以获得更准确的定位估计。
除了这些传统的方法，深度学习等人工智能技术也可以应用于传感器信息融合中，以提高定位的精度和鲁棒性。
除了传感器信息融合的方法，还有其他一些影响列车组合定位的因素。
不同传感器之间存在的误差、噪声和偏差等。
这些误差和偏差可能导致定位结果的偏离，因此需要进行校正和补偿。
列车运行过程中可能出现的信号遮挡、传输延迟等问题也会对定位结果产生影响，需要进行相应的处理和优化。
基于多传感器信息融合的列车组合定位可以利用不同传感器的优势，提高定位的精度和可靠性。
通过选择合适的传感器和信息融合方法，并对传感器误差和偏差进行校正和补偿，可以得到准确的列车位置信息，为列车运行管理和控制提供重要的支持。
基于多传感器融合的列车测速定位方法
基于多传感器融合的列车测速定位方法摘要传统的列车测速定位方法通常采用轮轨相对速度测量，但是存在依赖于轮轨磨损程度与温度因素，同时也只能提供单点位置信息，无法满足现代高速列车的实时高精度定位需求。
因此，多传感器融合技术逐渐应用到列车测速定位领域，可以通过将不同传感器测量的信息进行融合，得到更加准确、可靠的列车位置信息。
本文提出了一种基于多传感器融合的列车测速定位方法，该方法利用惯性测量单元、GNSS接收器、轮轨相对速度传感器和激光测距传感器，将它们的数据进行融合，并采用卡尔曼滤波进行处理，最终得到高精度、实时的列车位置信息。
通过实验验证，该方法具有较高的准确性和稳定性，可以满足高速列车的实时测速定位需求。
关键词: 列车测速定位；多传感器融合；卡尔曼滤波；惯性测量单元；GNSS接收器；轮轨相对速度传感器；激光测距传感器引言随着现代高速列车发展，对列车测速定位技术的要求也越来越高。
由于传统的轮轨相对速度测量方法存在一定的局限性，如轮轨磨损、温度变化等因素的影响，无法满足高速列车的实时高精度定位需求。
因此，多传感器融合技术逐渐应用到列车测速定位领域。
多传感器融合技术可以将不同的传感器测量值进行融合，得到更为准确、可靠的列车位置、速度和加速度等信息。
其中，惯性测量单元可以提供列车的实时姿态、角速度和加速度等信息；GNSS接收器可以提供列车的位置、速度和时间等信息；轮轨相对速度传感器可以提供列车的速度信息；激光测距传感器可以提供列车与障碍物的距离信息。
本文提出了一种基于多传感器融合的列车测速定位方法，该方法利用惯性测量单元、GNSS接收器、轮轨相对速度传感器和激光测距传感器，将它们的数据进行融合，并采用卡尔曼滤波进行处理，最终得到高精度、实时的列车位置信息。
方法1. 数据采集2. 数据处理将所采集的多维度数据进行处理，得到列车的位置、速度、加速度等信息。
不同传感器采集到的数据存在噪声和误差，需要通过滤波算法进行处理。
多传感器融合定位在高速铁路系统中的应用
多传感器融合定位在高速铁路系统中的应用
2009 年在武广、郑西等客运专线中，C3 列控系统的应用，对高速铁
路列车定位技术提出了更高的要求。
C3 列控系统的主要技术原则中明确提出，列车的运营速度达到350 km／h，最小追踪间隔为3 min，并且300 km／h 及以上动车组不装设列车运行监控装置，在300 km／h 及以上线路，CTCS-3 级列控系统车载设备速度容限规定为超速2 km／h 报警、超速5 km／h 触发常用制动、超速15 km／h 触发紧急制动。
这些技术原则要求高速铁路列车运行控制系统必须在任何时刻、任何地方都能确定列车的准确位置，包括列车的行车安
全的相关间隔、速度、加速度及轨旁设备和车载设备资源的分配。
由这些信息
来确定是否需要采取制动措施，保证安全间隔。
目前，陀螺、加速度计、里程仪、GPS 接收机等传感器已经普遍应用于列车测速定位系统。
1 高速铁路技术的发展
高速铁路技术的发展是多种多样的，各个国家根据其路况、地形、运营
需求采用不同的定位技术。
法国AS-TREE 系统采用多普勒雷达进行测速定位；北美ARES，PTC，PTS 系统采用GPS(全球定位系统)进行定位；欧洲ETCS、日本CARAT 系统采用查询／应答器和速度传感器进行定位；德国LZB 系统采用轨间电缆进行列车定位；美国AATC 系统采用无线测距进行定位。
根据中国铁路地形、线路的复杂状况及高速铁路对列车定位技术的要求，文中提出了多传感器组合定位的方案，选用GPS／DR／MM 组合定位的方式，利用多传感器组合定位技术信息互补的特点，采用卡尔曼滤波将所得信息进行
数据融合，得到比单一传感器定位更精确的定位数据。
2 列车定位系统方案。
多维三鉴复合传感探测技术在高速铁路周界安防中的应用
专栏·视频与安全多维三鉴复合传感探测技术在高速铁路周界安防中的应用 杨晨 等0 引言随着铁路不断提速和高速铁路（客运专线）的建设，我国铁路运力和速度得到极大提升，已达到世界领先水平。
目前虽然高速铁路线路采用全封闭管理，但由于人为因素或自然灾害，周界入侵的情况时有发生，对高速铁路行车安全构成潜在威胁。
周界入侵主要指违法侵入高速铁路限界和对重要设施的破坏，主要方式包括：破坏栅栏护网、砸断水泥栅栏、强行攀爬护栏（含栅栏、应急疏散通道、围墙）、破坏排水铁篦、破坏工作门、栅栏底部钻入、站台两端侵入、攀爬桥梁铁塔、线路高空抛物等。
部分入侵行为见图1。
高速铁路周界具有防护距离长、自然条件恶劣等特点，还存在强磁干扰、设备共振、大风等物理环境，因此周界入侵技术防护手段需要多个维度实时感知周界设施状态和周围物理环境变化，并具有高精度、稳定可靠、维护方便的特性。
光波探测、振动光纤/电缆、泄漏电缆、电子围栏是目前我国高速铁路周界安防的主要技术手段[1-3]，但由于天气、温度和物理环境的变化存在误报率较高、报警定位不精确、高功耗负载等缺陷。
多维三鉴复合传感探测技术已应用于复杂工业过程控制、机器人、自动目标识别、交通管制、惯性导航、海洋监视和管理、农业、遥感、医疗诊断、图像处理、模式识别运用等领域，具有提高整个系统的可靠性和鲁棒性，增强数据的可信度并提高精度，扩展整个系统的时间、空间覆盖率，增加系统的实时性和多维三鉴复合传感探测技术在高速铁路周界安防中的应用杨晨1，2，李金波1，2，王蓓3（1. 中国铁道科学研究院集团有限公司 电子计算技术研究所，北京 100081；2. 北京经纬信息技术公司，北京 100081；3. 麦盈悉（上海）信息科技股份有限公司，北京 100102）第一作者：杨晨（1993—），男，研究实习员，硕士。
摘 要：高速铁路周界入侵报警系统要求零漏报、低误报和精准定位。
介绍高速铁路沿线环境特点和周界入侵的主要形式，提出在周界入侵报警系统中采用多维三鉴复合传感探测技术；阐述技术原理和系统结构，并提出采用视频监控作为复核手段，以便入侵确认和事后处置；重点对该技术在高速铁路周界安防中的应用场景和前端探测装置的安装位置进行分析研究；通过现场试验，验证了该技术在高速铁路周界安防中的有效性。
传感器在高速铁路中的应用研究
传感器在高速铁路中的应用研究1 引言随着高速铁路飞速发展，在时速超过350 km／h的高速铁路线路上，列车的测速定位问题显得越来越重要。
测速和定位的精度从根本上制约着高速铁路列车运行中自动控制系统的控制精度。
为确保列车运行安全，并充分发挥运输效能，只有时刻掌握高速列车运行的即时速度和位置，才能确保列车的正点到达和安全运行。
传统的轨道电路定位法由于定位粗糙、精度不够，并且无法检知列车的即时速度，难以满足高速列车的定位要求。
还有一种利用电机方式实现测速定位方法，该方式只适用于列车运行速度较低的线路。
测速和定位还可通过外加输入信号直接获取列车的位置和速度信息，但该方式的测量精度受到一些因素的制约，在性价比方面存在局限性。
传感器在高速铁路的测速和定位技术中成为当前的主流产品，应用较广，有多种类型：脉冲转速传感器、惯性加速度传感器、相对传感器、地面传感器、绝对传感器等。
2 列车测速2．1 轮轴脉冲转速传感器转速传感器的种类很多，有磁电式、光电式、离心式、霍尔式等转速传感器。
其中轮轴脉冲转速传感器在高速铁路中应用较为广泛。
轮轴脉冲转速传感器测速的基本工作原理：利用车轮的周长作为“尺子”测量列车走行距离，根据所测距离测算列车运行速度，其基本公式为：V=πDn／3．6式中，π=3．14，D为车轮直径，n为车轮转速。
从上式可知，测量列车速度就是检测列车车轮转速和列车轮径。
脉冲转速传感器安装在轮轴上，轮轴每转动一周，传感器输出一定数目的脉冲，使脉冲频率与轮轴转速成正比。
输出的脉冲经隔离和整形后直接输入计算机CPU进行频率测量，再经换算从而得出车组速度和走行距离闭。
其原理框图。
2．2 惯性加速度传感器加速度传感器是一种能够测量加速力的电子设备。
加速力是物体在加速过程中作用在物体上的力，可以是常量或变量。
一般加速度传感器根据压电效应原理工作，加速度传感器利用其内部由于加速度造成的晶体变形产生电压，只要计算出产生的电压和所施加的加速度之间的关系，就可将加速度转化成电压输出。
基于多传感器信息融合的列车组合定位
基于多传感器信息融合的列车组合定位随着列车运输行业的发展，列车组合定位成为了一个十分重要的课题。
在传统的列车定位中，使用的是单一传感器的信息，例如GPS、惯性导航系统等。
这些单一传感器定位方法存在着定位精度不高、受环境影响大等问题。
随着传感器技术的不断发展，利用多传感器信息融合的方法来实现列车组合定位成为了研究的热点之一。
多传感器信息融合是利用多个传感器采集到的信息进行综合分析和处理，从而得到更加准确、可靠和全面的定位结果。
在列车组合定位中，可以利用惯性导航系统、GPS、激光雷达、相机等多种传感器来获取列车的位置、速度、姿态等信息，然后利用信息融合的方法来实现列车的组合定位。
多传感器信息融合的方法可以分为两种：传感器级信息融合和数据级信息融合。
传感器级信息融合是指将不同传感器采集到的信息进行融合，从而得到更加完整和准确的信息；数据级信息融合是指将不同传感器采集到的数据进行融合，从而得到更加准确、可靠和稳定的定位结果。
利用多传感器信息融合的方法实现列车组合定位具有很多优势。
可以利用不同传感器的优势互补，从而得到更加全面和准确的定位结果。
可以提高定位的精度和可靠性，从而满足列车运输对定位精度的要求。
可以减小不同传感器的误差，从而提高定位的稳定性和可靠性。
多传感器信息融合的方法在列车组合定位中也存在一些挑战。
不同传感器采集到的信息可能存在不一致的情况，导致信息融合后的结果不准确。
传感器的布置和安装可能受到列车结构、环境等因素的影响，从而影响融合结果的可靠性。
信息融合的算法设计也十分复杂，需要考虑到多个传感器的特性和不确定性，从而提高了算法的难度和复杂度。
基于多传感器信息融合的列车组合定位是列车运输领域的一个重要课题。
通过对不同传感器采集到的信息进行融合，可以得到更加全面、准确和可靠的列车定位结果，满足列车运输对定位精度的要求。
多传感器信息融合的方法在列车组合定位中也存在一些挑战，需要采取相应的措施来克服。
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2009 年在武广 、郑西等客运专线中 , C3 列控 系统的应用 , 对高速铁路列车定位技术提出了更 高的要求 。 C3 列控系统的主要技术原则中明确提 出 , 列车的运营速度达到 350 km / h, 最小追踪间 隔为 3 m in, 并且 300 km / h 及以上动车组不装设列 车运 行 监 控 装 置 , 在 300 km / h 及 以 上 线 路 , CTCS - 3 级列控系统车载设备速度容限规定为超 速 2 km / h 报警 、超速 5 km / h 触发常用制动 、超速 15 km / h 触发紧急制动 。这些技术原则要求高速铁 路列车运行控制系统必须在任何时刻 、任何地方
2 / 2 p, p≤10 β β ( β 2 = 3 = 1)
( 6)
( 7)
GPS和 DR 系统的组合导航在一定程度上提高
了定位系统的精度和可靠性 , 但定位数据仍然存
图 2 系统信息融合过程图
此滤波算法中 , 取 β m = 0, 即主滤波器没有信 息输入 , 进一步优化系统 , 减少了运算量 。
CARAT系统采用查询 /应答器和速度传感器进行定 位 ; 德国 LZB 系统采用轨间电缆进行列车定位 ;
40
焦婷 , 等 : 多传感器融合定位在高速铁路的应用
图像 ・ 编码与软件
所驶过的距 离 , 也可 以计 算出 车辆 行驶 的速 度 。 陀螺仪输出航向角的角速率信息 。将陀螺输出的 角速率信息积分可得到列车的相对转角 。与 GPS 相比 , DR 可以自主定位 , 不存在遮挡等问题引起 的列车定位信息遗失 。但 DR 系统的初始位置无法 自主得到 , 并且航迹推算是一个累加的过程 , 不 同时刻的测量误差和计算误差都会累积起来 , 随 着时间的推移 , DR 误差是一个发散的过程 。 21112 定位方案 根据以上对 GPS和 DR 定位特点的分析 , 本方 案采取多传感器组合定位技术 , 即各种定位技术 互相补充的方案 。在铁路线路区间 , 当 GPS 信息 连续时在机车头部安装的 GPS 接收机将 GPS 信息 送给定位系统 , GPS信息作为主信息 , DR 信息和 查询应答器信息作为校验信息 , 三者联合滤波后 给出最优的定位估计信息 。 遇到“ 城市峡谷“ 等障碍区时 , GPS 信号会消 失或减弱 , 这时采用 DR 信息作为主信息 。 GPS失 效前一点位置正好可以作为 DR 的初始位置 , 有了 初始位置以后 , 利用里程仪和陀螺仪就可以对下 一时刻列车的位置做出估计 。 列车进入车站后 , 由于股道线间距很小 , GPS 和 DR 的定位精度已经不能很好的表现出股道的差 异 , 因此采用查询应答器来获得列车在站内的定 位信息 。此时查询应答器信息作为主信息 , 而 GPS 信息和 DR 信息作为校验信息 。 212 数据融合方法 该方案最核心的问题就是系统基于数据融合 的定位算法的设计 。在列车测速定位领域应用的 数据融合方法有判断检测理论 、估计理论 、数据 关联等 , 而应用最广泛的就是估计理论中的卡尔 [4] 曼滤波方法 。与其他估计算法相比 , 卡尔曼滤 波具有显著的优点 : 采用状态空间法在时域内设 计滤波器 , 用状态方程就可以描述任何复杂多维 信号的动力学特性 , 避开了在频域内对信号功谱 做分解带来的麻烦 , 滤波器的设计简单易行 , 采 用递推算法 。所以卡尔曼滤波能适用于任何平稳 或非平稳随机向量过程的估计 , 所得估计在线性 估计中精度最佳 。目前已经开发的滤波算法包括 线性卡尔曼滤波 , 扩展卡尔曼滤波以及联邦卡尔 曼滤波 。该 方 案 采 用 联 邦 卡 尔 曼 滤 波 进 行 数 据 融合 。
1 高速铁路技术的发展
高速铁路技术的发展是多种多样的 , 各个国 家根据其路况 、地形 、运营需求采用不同的定位 技术 。法国 AS—TREE 系统采用多普勒雷达进行 测速定位 ; 北美 ARES, PTC, PTS 系统采用 GPS (全 球 定 位 系 统 ) 进 行 定 位 ; 欧 洲 ETCS、日 本
图像 ・ 编码与软件
2009 年第 22 卷第 11 期
多传感器融合定位在高速铁路的应用
焦 婷, 董 昱
(兰州交通大学 自动化学院 , 甘肃 兰州 730070 )
摘 要 分析了高速铁路列车运行控制系统对列车定位技术的要求 , 针对我国铁路的具体情况 , 提出了
GPS/DR /MM 的组合定位方案 。该方案将利用卡尔曼滤波技术进行多传感器数据融合 , 以平原地区采用 GPS单
[2]
2 列车定位系统方案
图 1 GPS/DR /MM 组合定位系统框图
该方案利用 DR 自主定位的特点 , 可以保证列 车在任何 地方 、任何 时候 都可 以输 出定位 信息 , 而 GPS的采用可以给 DR 提供初始位置数据 , MM 的运用满足了系统对定位精度的需求 。融合算法 部分采用联邦滤波算法 , 解决了其他滤波算法计 算负担重 , 容错性能差的缺点 。 211 列车定位方式的选择
美国 AATC 系统采用无线测距进行定位 。 根据中国铁路地形 、线路的复杂状况及高速 铁路对列车定位技术的要求 , 文中提出了多传感 器组合定位的方案 , 选用 GPS /DR /MM 组合定位 的方式 , 利用多传感器组合定位技术信息互补的 特点 , 采用卡尔曼滤波将所得信息进行数据融合 , 得到比单一传感器定位更精确的定位数据 。
列车位置信息 , 并给出状态估计 x1 和估计误差的 协方差矩阵 p1 ; ( 2 ) 局部滤波器 2 处理陀螺仪和里程仪输出的 角度信息 x2 和列车运行距离信息 , 给出状态估计 和估计误差的协方差矩阵 p2 ; ( 3 ) 局部滤波器 3 处理查询应答器输出的进路 ^ 长度等信息 , 给出状态估计 x3 和估计误差的协方 差矩阵 p3 ;
21111 定位方式介绍 GPS是一种无线电导航系统 。作为最早应用于
导航定位 系统 的高 新技 术 , 有 着在 全球范 围内 、 在任意时刻 、任意气象条件下为用户提供连续不 [3] 断的高精度三维位置 、速度和时间信息的特点 。 采用 GPS定位时只需要在机车上安装接收机即可 , 但在周围阻挡物多的地方列车的定位精度会受到 影响 。并且 , GPS对卫星故障十分敏感 , 一但一颗 卫星失效 , 就会出现 GPS性能恶化的情况 。所以 , 不能单一的将 GPS 定位信息作为列控系统的位置 参数 。 DR 是车辆定位导航中采用的一种比较经典的 算法 。它由测量航向的传感器和测量距离的传感 器构成 。本方案中采用里程仪作为测量距离的传 感器 , 陀螺仪作为测量航向的传感器 。里程仪输 出的是脉冲信号 。车轮每转一圈 , 里程仪输出固 定数量的脉冲信号 , 通过累加一定时间内的里程 仪的脉冲数目 , 可以计算出车辆在这一段时间内
21212 系统滤波算法步骤 ( 1 ) 由局部滤波器 1 处理 GPS 接收机输出的
在一定误差 , 并且当 GPS数据丢失时 , DR 系统的 误差会累积变大 。在实际系统中通常采用地图匹 配算法来进一步提高 GPS和 DR 系统的精度 。 地图匹配的基本思想是将车辆定位轨迹与数 字地图中的道路网信息联系起来 , 并由此相对于 地图确定车辆的位置 。地图匹配的算法分为两个 相对独立的过程 : 一是道路选择 , 主要是对道路 进行分段 , 提取道路特征信息 , 然后采用适当的 搜索规则和匹配算法根据当前传感器给出的车辆 信息 , 在地图数据库中寻找一条最有可能的道路 ; 二是道路匹配 , 将车辆当前位置匹配并显示在这 条道路上 , 用于消除传感器的定位误差 。
( 4 ) x1 , x2 , x3 及 p1 , p2 , p3 被送到主滤波
^ ^ ^ ^
^
3 结束语
针对高速铁路列车运行控制系统中的列车定 位问题 , 提 出 了 GPS /DR /MM 组 合 定 位 的 方 案 , 利用卡尔曼滤波对多传感器的数据信息进行融合 之后再与电子地图匹配 , 实时提供列车的定位信 息 。与单一传感器定位方式相比 , 可以进一步提 高列车的测 速定位 精度 , 保证 了高 速列 车安 全 、 可靠的运行 。 参考文献
电子科技 /2009 年 11 月 15 日 4 1
图像 ・ 编码与软件
21211 数据融合的联合卡尔曼滤波模型
焦婷 , 等 : 多传感器融合定位在高速铁路的应用
β β β 1, β 2, β 3 满足 β 1 + 2 + 3 =1 0199, p≤2 2 / p, 2 ≤p≤5 β 1 = 1 / p, 5 ≤p≤10
独定位 , 信号遮挡区采用 DR 定位 , 站内采用查询应答器进行定位的方法 , 利用 GPS和 DR 相互补足的特点 , 得 到精度较高的定位数据 , 再将获得的组合定位数据与电子地图进行匹配 , 较一般列车定位系统相比 , 提高了列 车测速定位系统的精度和可靠性 。 关键词 高速铁路 ; 多传感器融合 ; GPS/DR /MM 组合定位 ; 地图匹配 中图分类号 TP21219; U238 文献标识码 A 文章编号 1007 - 7820 ( 2009 ) 11 - 040 - 03
收稿日期 : 2009 206 215 作者简介 : 焦 婷 (1983 - ) , 女 , 硕士研究生 。研究方向 : 交通信息工程及控制 。董 昱 ( 1962 - ) , 男 , 教授 。研究 方向 : 交通信息工程及控制 。
都能确定列车的准确位置 , 包括列车的行车安全 的相关间隔 、速度 、加速度及轨旁设备和车载设 备资源的分配 。由这些信息来确定是否需要采取 制动措施 , 保证安全间隔 。目前 , 陀螺 、加速度 计 、里程仪 、 GPS接收机等传感器已经普遍应用于 [1] 列车测速定位系统 。
Applica tion of M ulti2Sen sor Fusion L oca tin g in the H igh Speed Ra ilway J iao Ting, Dong Yu
( School of Automation, Lanzhou J iaotong University, Lanzhou 730070, China) Abstract The requirements for train locating technologies of the high speed railway is analyzed. Accord2 ing to the specific conditions of Chinese railways, an integrated GPS /DR /MM positioning scheme is put for2 ward, which uses the Kalman filtering algorithm for multi sensor fusion. In the p lain region, the location job is executed by GPS only, and in the blind area, DR is the executor, at railway stations, the positioning is done by balise. More accurate positing data is obtained by using the characters of GPS and DR. reliability of the train speed measuring system is imp roved. Keywords high speed railway; multi sensor fusion; GPS/DR /MM integrated positioning; map matching Then the data is matched with the electronic map. Compared with the general train locating system, the positing accuracy and