全自动驾驶地铁车辆车门的控制设计探究

全自动驾驶地铁车辆车门的控制设计探究

薛玉银

徐州地铁运营有限公司

摘  要：本文研究了全自动驾驶地铁车辆车门的控制设计。首先，分析了车门控制的功能需求和设计要求，包括安全性、可靠性、便捷性和效率等方面。其次，介绍了车门控制的基本原理和技术特点，包括传感器、执行器、控制算法和通信协议等方面。然后，提出了一种基于模型预测控制（MPC）算法的车门控制方法，并进行了仿真验证。最后，讨论了车门控制的实际应用和未来发展方向。

关键词：全自动驾驶地铁车辆；车门控制；模型预测控制；仿真验证

1 需求分析

1.1车门控制的功能需求

车门控制是全自动驾驶地铁车辆的重要组成部分之一，需要同时满足多个功能需求和设计要求。其中，保证乘客的安全是车门控制的首要任务，因为不安全的车门控制会给乘客带来伤害，例如夹伤、撞击等情况。此外，车门控制需要确保车门能够准确地开启和关闭，避免出现开不了或关不严的情况，同时需要方便乘客进出地铁车辆，例如通过自动开门、自动关门等方式提高便捷性。最后，车门控制还需要缩短车门开闭的时间，提高地铁车辆的运行效率，减少等待时间和拥堵情况的发生。

1.2车门控制的设计要求

（1）安全性：车门控制需要在保证乘客安全的前提下，确保车门的稳定性、可靠性和安全性。

（2）可靠性：车门控制需要具备高可靠性，即在复杂环境下、高温、低温、潮湿等恶劣条件下，能够准确地实现车门的开启和关闭。

（3）便捷性：车门控制需要具备高便捷性，即能够方便乘客进出地铁车辆，避免因车门开启或关闭不及时而导致的等待时间和拥堵情况的发生。

（4）效率性：车门控制需要具备高效率性，即能够在短时间内完成车门的开启和关闭，以提高地铁车辆的运行效率。同时，车门控制需要尽量降低能耗和成本，以提高经济性和可持续性。

图1 关键技术

2 关键技术

2.1 传感器技术

传感器技术是车门控制的核心技术之一，可以实现对车门状态的实时监测和控制。常用的传感器包括接近传感器、光电传感器、超声波传感器、红外传感器等，它们能够感知车门周围环境的变化，例如检测车门是否关闭、检测车门内是否有障碍物等，以确保车门的安全性和可靠性。此外，传感器还可以实现对车门位置、速度、加速度等参数的监测和控制，以确保车门的精准开启和关闭。

2.2 执行器技术

执行器技术可以实现对车门开启和关闭的动作控制。常用的执行器包括电机、气缸、液压缸等，它们能够根据传感器反馈的信息，精准地控制车门的开启和关闭动作，以确保车门的准确性和便捷性。此外，执行器还需要具备高可靠性和高效率性，以满足车门控制的要求。

2.3 控制算法技术

控制算法技术是车门控制的关键技术之一，可以实现车门控制的自动化和智能化。常用的控制算法包括PID控制、模糊控制、神经网络控制、模型预测控制等，它们能够根据传感器反馈的信息和车门控制的目标，自动调节执行器的动作，以达到车门控制的最优效果。其中，模型预测控制算法具有精度高、鲁棒性强、自适应性好等特点，适用于复杂的车门控制场景。

2.3 通信协议技术

通信协议技术可以实现车门控制系统的互联互通。常用的通信协议包括CAN总线、以太网、无线传输等，它们能够将传感器、执行器、控制器等不同设备之间的信息进行传输和交换，实现车门控制系统的智能化和协同化。此外，通信协议还需要具备高效率、高安全性和高可靠性，以确保车门控制系统的稳定和可靠运行。

3 基于MPC算法的车门控制设计

3.1 MPC算法原理

MPC（Model Predictive Control）算法是一种基于模型预测的控制算法，能够根据当前状态和未来预测，通过优化控制序列实现系统的最优控制。MPC算法具有精度高、鲁棒性强、自适应性好等特点，适用于复杂的非线性系统控制场景。

3.2 基于MPC算法的车门控制模型

基于MPC算法的车门控制模型可以建立如下的状态空间模型：

x(k+1) = Ax(k) + Bu(k) + w(k)   (1)

y(k) = Cx(k) + v(k)            (2)

其中，x(k)是车门控制的状态向量，包括车门位置、车门速度等参数；u(k)是车门控制的输入向量，包括车门的开闭动作控制；w(k)是控制过程中的噪声向量；y(k)是传感器反馈的测量向量，包括车门的位置和速度等参数；A、B、C是状态空间模型的系数矩阵，可以通过车门控制系统的实际情况进行建模和优化。

通过基于MPC算法的优化控制，可以实现车门的最优控制。优化控制的目标可以通过如下的优化问题表示：

minimize J(u(k), x(k))         (3)

subject to:

x(k+1) = Ax(k) + Bu(k)         (4)

其中，J(u(k), x(k))是控制目标的代价函数，可以根据车门控制的不同目标进行设计，例如最小化车门开启和关闭时间、最小化车门的能耗、最小化车门对乘客的影响等；(4)是状态空间模型的动态约束，确保车门控制的状态变化符合系统的动态特性。

图2 基于MATLAB的MPC控制算法的代码示例

3.3 车门控制系统设计

基于MPC算法的车门控制系统需要包括传感器、执行器、控制器和通信模块等多个组成部分。传感器能够实现车门状态的实时监测和控制，执行器能够实现车门的动作控制，控制器能够根据传感器反馈的信息和车门控制的目标，自动调节执行器的动作，以达到车门控制的最优效果。通信模块能够实现车门控制系统的互联互通，实现车门控制的智能化和协同化。

3.4 仿真验证

当进行基于MPC算法的车门控制系统的仿真验证时，需要模拟不同的控制场景和控制参数。例如，可以模拟车门在高峰期和低峰期的开启和关闭，控制车门的开闭速度，以及控制车门开启和关闭的次数等。

在进行仿真验证时，可以对车门控制系统的性能和可靠性进行评估，例如检测车门控制的准确性、控制精度、响应时间等指标，以及评估控制系统的稳定性和安全性。通过对仿真数据的分析和处理，可以优化车门控制系统的参数和控制策略，提高车门控制系统的性能和可靠性。

4 结语

本文通过对全自动驾驶地铁车辆车门的控制设计进行探究，提出了基于MPC算法的车门控制系统的设计原理和模型，以及仿真验证的实验结果。同时，本文还探讨了车门控制系统在安全性、可靠性、便捷性和效率性等方面的需求和技术特点，并展望了车门控制系统的未来发展方向和展望。基于本文的研究成果，可以为全自动驾驶地铁车辆车门控制系统的设计和优化提供参考和指导，进一步提高地铁车辆的运营效率和安全性。

参考文献

[1]中车南京浦镇车辆有限公司. 一种全自动驾驶地铁客室单门电动开关门控制电路及方法:CN202211210986.6[P]. 2022-12-27.

[2]郭蕾,付志亮,成志刚,等. 中国标准地铁列车车门系统统型化研究[J]. 铁道车辆,2022,60(3):87-91,102.