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摘 要: 随着人工智能技术的发展,基于强化学习的列车自动运行技术成为轨道交通领域研究热点。该技术通过模拟人类驾驶员的决策过程,融合强化学习方式,能实现列车的自主行驶、路径选择、速度调节等关键功能。文章探究了强化学习在列车自动驾驶中的应用,分析了当前技术的难点与发展方向。依靠优化算法模型、增强数据处理能力和提升系统自适应性,列车自动驾驶技术有望在提高运输效能、减少事故发生概率、降低能源消耗等方面发挥关键功效。本文还提出了实际应用中需解决的问题及相应的技术改进策略,以促进该技术的持续应用与发展。
关键词:强化学习 列车自动驾驶 轨道交通 路径选择 速度控制
Research on Train Autonomous Driving Technology based on Reinforcement Learning
Yin Ming,Pei Tongtong
Abstract:With the development of artificial intelligence technology, the automatic operation technology of trains based on reinforcement learning has become a research hotspot in the field of rail transit. By simulating the decision-making process of human drivers and integrating reinforcement learning methods, this technology can realize key functions such as autonomous driving, path selection, and speed adjustment of trains. This paper explores the application of reinforcement learning in train autonomous driving, and analyzes the difficulties and development directions of the current technology. Relying on the optimization of algorithm models, enhanced data processing capabilities and system adaptability, train autonomous driving technology is expected to play a key role in improving transportation efficiency, reducing the probability of accidents, and reducing energy consumption. This paper also puts forward the problems that need to be solved in practical application and the corresponding technical improvement strategies to promote the continuous application and development of this technology.
Key words:Reinforcement Learning, Train Autonomous Driving, Rail Transit, Path Selection, Speed Control
随着智能交通系统的快速发展,列车自动驾驶技术在提升轨道运输效率、保障安全性以及减少人为差错方面具有重要应用价值。强化学习作为一种依靠奖励机制的自主学习方式,为列车自动驾驶领域提供了新的解决方案。强化学习依靠不断试错与完善决策流程,能够帮助列车实现自主控制与高效运行。然而,在实际应用推行阶段,列车自动运行仍面临诸多难题,如环境的不稳定性、数据处理的繁杂性问题,本研究旨在探索基于强化学习的列车自动驾驶技术的优势、难题与应对措施。为该领域的技术进步和实际运用提供理论支撑和技术指引。
1 列车自动驾驶技术的概述
列车自动驾驶技术作为智能交通系统的核心组成部分,近年来在城市轨道交通领域得到了广泛关注与应用。它通过引入人工智能、传感器技术、数据处理算法以及通信技术,达成列车自主行驶效果。这项技术的核心优势是能显著提高列车运行的安全性、准时性和效率,减少人工操作失误,从而改善整个交通系统的运转。
列车自动驾驶技术的基础依赖多种先进技术的融合。列车自动驾驶系统通过部署激光雷达、摄像头、GPS、红外传感器等设备,即时采集列车周边环境的数据。这些数据有助于系统实现环境感知,还可精确测定列车的实际位置,从而为决策过程提供支持[1]。列车自动驾驶系统大量应用强化学习、深度学习等人工智能算法,尤其在决策和路径规划方面,系统可通过持续学习与优化,逐步提升自主运行能力。
自动驾驶列车的工作流程通常包含三个主要部分:感知阶段、决策步骤和执行操作,感知架构依靠传感器收集实时数据,识别列车周边的状况;决策模块根据所搜集的数据和预设准则,通过算法确定最优决策,包含速度调整、车道变更、停车等操作;执行部分是将决策转化为具体行动,调控列车达成既定目标。该流程的各个环节均要求系统具备极高的精准度与可靠性。
列车自动运行技术已在多国城市轨道交通中实现初步应用,尤其在地铁和轻轨等场景中得到了较为广泛地应用。通过运用无人驾驶技术,轨道交通运行效率得到极大提升,而且在安全性能层面显著降低了事故发生概率,还在资源利用和能源消耗方面达成了优化。
2 基于强化学习的列车自动驾驶技术面临的问题
2.1 环境复杂性与不确定性
列车自动运行技术面临复杂环境条件,时常要应对源自多领域的复杂输入与不确定性,特别是在实际运营操作开展时,列车运行的环境往往存在多种不可预见的因素。环境复杂程度呈现于多个维度,如天气条件变化、轨道上的障碍物、与其他交通工具的互动,甚至突发情形(如设备故障、人员进入轨道等)。这些因素不仅会对列车的正常运行产生影响,还会增加系统决策的难度和风险。尤其是在暴雨、雾霾、狂风这类极端天气情形下,自动驾驶系统应具备极高的环境感知能力。
不确定性呈现于多个维度,尽管当前传感器技术逐渐成熟,然而当前存在感知盲区,尤其是在传感器无法全面覆盖的角落或遮挡物下方,列车无法立即识别潜在的隐患,不同环境的动态转变也对列车自动驾驶形成了挑战[2]。例如,在城市轨道交通的运营体系里,列车要识别其他列车、乘客、行人等,还需灵活应对可能出现的突发情况。
2.2 数据处理与训练模型的挑战
列车自动驾驶系统核心依赖数据处理和训练模型的能力。巨量的传感器数据、轨道数据和环境信息要实时处理,这给计算系统设定了极高标准。尤其是在高速行驶与复杂情形下,数据的实时性和准确性极其重要,倘若数据处理出现滞后或偏差,会导致列车对环境判断失误,从而产生安全隐患。因此,如何高效精准地处理繁杂庞大的实时数据是当前技术发展的关键问题之一。
传感器所产生的数据规模巨大且种类繁多,包含图像、音频、距离类数据,如何快速且精确地从这些数据中提取有效信息并进行融合处理,变为棘手难题。尤其是如何对来自不同传感器的信息进行有效整合,以达成更全面的环境认知,是当前学术领域研究热点。当下的处理算法如卷积神经网络(CNN)和深度强化学习(DRL)虽在图像与传感器数据处理上有一定成效,但在实际应用推广进程中,仍然面临着高效能和低延迟处理的双重挑战。
列车自动驾驶系统需依靠海量历史数据与模拟环境来训练模型,且达成高效实时优化,获取数据并非易如反掌之事。尤其是在多种复杂操作场景下,如何获取高质量训练数据并进行有效标注,是当前技术应用遭遇的一大难题。训练过程中会遇到的数据偏差和标签错误,都会对模型的精确性与稳定性产生影响,模型需在多样化操作场景下进行全面检测,确保其在实际运行中的适应性。
2.3 安全防护与应急处置问题
列车自动驾驶技术的发展并非仅为技术革新,更要解决安全性与应急响应等核心难题。列车自动驾驶系统属于一个高度复杂智能系统,它的安全性能至关重要。在自动驾驶开展阶段内,系统需保证在任何情形下都能快速作出精准决策,消除一切潜在的事故与灾祸,自动驾驶系统安全性面临一系列挑战。
尽管当前的传感器技术不断发展,但仍然存在局限情况,传感器会受到天气、光线、物理障碍等因素的干扰,导致系统难以精确地感知环境。尤其是处于恶劣天气条件时,传感器出现失效或误判会导致灾难性后果。因此,如何保障传感器的可靠性和冗余性,是确保列车自动驾驶安全的基础。在列车运行过程中,存在遭遇多种突发状况的概率,例如设备故障、人员非法进入轨道、信号故障等。若自动驾驶系统未能及时识别此类状况并采取对应措施,会造成严重的后果。因此,如何设计高效的应急响应机制,确保在突发状况发生时,系统能够迅速且精确地采取相应的应对措施,是列车自动驾驶技术亟须攻克的难题。
3 基于强化学习的列车自动驾驶技术问题的解决策略
3.1 提升数据处理与环境建模能力
在列车自动运行系统研发与应用阶段,数据处理和环境建模是确保系统高效安全运行的基础。列车自动驾驶系统依赖大量像雷达、摄像头、激光雷达这类的传感器数据,这些数据能够实时对列车所处环境开展感知与建模。然而,由于环境复杂且易变,数据处理和模型构建面临巨大挑战。为有效提升自动驾驶系统的性能,需更进一步提升数据处理能力,并且完善环境建模。数据处理能力的提升需从多维度展开,自动驾驶系统面对的数据种类繁多,涵盖图像数据、深度数据、时间序列数据等,各类数据在分析和处理过程中展现不同特性。因此需采用多模态融合技术整合各异传感器的数据,利用经过优化的数据融合算法,提升数据的精准度与处理速度。尤其在对实时性要求严苛的列车自动驾驶系统中,如何降低数据处理的延迟,确保系统能够实时做出决策,是提升系统性能的关键。
此外,环境建模是确保自动驾驶系统感知并认知周边环境的关键环节。惯用环境建模技术凭借静态地图与规则机制完成,然而在动态环境之中,列车周围的环境随时会发生改变。因此,环境建模须具备更高的动态适应性,借助机器学习算法和深度学习算法,可以从海量实时数据中自动学习环境特征,打造精确且动态的环境模型[3]。该模型能够根据列车运行轨迹、速度以及所处外部环境实时更新,从而为自动驾驶系统提供更精准的信息支持。若提高数据处理及环境建模能力,需提升系统的运算能力,并引入更加高效的算法。伴随着计算机硬件的发展,尤其是GPU和云计算的应用,数据处理能力将获得显著提升。借助深度神经网络、图卷积网络等先进算法,可提升自动驾驶系统在复杂环境中的感知与决策能力,确保列车安全且高效地运行。
3.2 改进强化学习算法,提升系统自适应性
强化学习(RL)作为一种自主学习的技术,在列车自动运行驾驶系统中具备广泛应用前景。强化学习依靠与环境的交互,自动调整系统的行为策略,在不断尝试纠错过程中优化决策策略。然而,在列车自动运行实际应用情形下,现有的强化学习算法仍存在自适应能力差、训练效率低等问题。为增强自动驾驶系统的自适应水平,要对现有的强化学习算法予以改进,提升其于复杂环境中的性能,适应性为列车自动驾驶系统成功应用的关键。在实际运营阶段,列车会面临多种复杂的交通情形,如天气变化、道路状况改变、突发事件等,目前的强化学习算法一般难以在这些变幻莫测的环境中做出快速且精准的决策,导致系统适应能力不佳。为提升强化学习算法的自适应水平,能够采用元学习技术,利用多任务学习方式,让系统处于未知场景时,能快速适应并调整策略。此外,还能够运用多智能体强化学习技术,模拟多个智能体在复杂环境中的交互,从而提升系统的整体协同与处理能力。
列车自动驾驶系统的学习效率是当前强化学习算法所面临的重大挑战。传统强化学习模型一般需要大量训练数据和长时间训练周期,在列车自动驾驶系统应用场景里这是不可接受的。为提升训练效果,可采用模仿学习与深度Q网络等技术,通过参考人类专家或经验模型的策略,减少对真实环境的依赖水平,加快系统的学习进度。另外,融合强化学习与仿真技术,依托虚拟环境开展大规模训练,可进一步提高算法的训练效能,还可降低实际环境中的试错成本[4]。为促进强化学习效果,有必要对奖励函数的设计进一步完善,奖励函数是强化学习算法中决定系统行为的关键因素。恰当的奖励设置能够确保系统选择正确的行动方案,根据列车自动驾驶的特点,奖励函数可根据行车安全、时间效率、能源消耗等多方面要素进行综合设计,确保系统目标高度吻合。
3.3 强化安全性与应急处理机制
列车自动驾驶技术的一项核心目标为保障列车运行的安全性。在开展自动驾驶推进进程时,任何微小失误或决策差错都将导致严重安全事故。因此,强化安全性能与应急处理机制,确保系统在各种突发状况下的应对能力,是自动驾驶系统需着重关注的核心要点。
自动驾驶系统安全性需依靠多重冗余机制提高,在实际应用过程中,列车自动驾驶系统所依靠的传感器和控制系统均会出现故障。因此要设计具有冗余特性的硬件与软件系统。例如,可设置多个传感器确保环境感知的精确性,并依靠不同类型的传感器相互校验,增强系统的可靠性[5]。冗余控制系统能在故障发生时快速切换到备用系统,确保列车稳定运行,自动驾驶系统的应急处理能力是确保列车安全的关键因素,无论是设备故障、突发意外,或是难以预见的外部状况,系统都要能够迅速作出反应。应急处理机制设计应涵盖两方面要点:一是故障监控与判别能力,二是应急处置与决策能力。在故障首次出现瞬间,系统应能够迅速诊断问题并采取有效的应对措施,如转换到人工操控模式或启动应急制动设备,应急响应能力还需通过模拟测试与实际测试来验证,确保系统能在实际环境中做出准确决策。
为增强安全性与应急处理能力,还能够通过多维度数据分析与预测模型提升系统预警能力。凭借对实时运行数据的分析,系统可预估潜在故障与危险,提前采取防范措施。同时,借助强化学习和深度学习方法,系统可在持续学习与优化过程中,提升应急处理能力,并且在复杂环境中做出合理的判断与决策。列车自动驾驶系统的安全性与应急处理机制是保障系统稳定运行的关键。只有通过多重冗余、应急响应机制和数据分析与预测技术相融合,才能确保自动驾驶技术在复杂环境中持续保持高效安全运行。
4 结论
基于强化学习的列车自动驾驶技术为轨道交通智能化发展提供全新解决方案。尽管目前面临多种挑战,但随着强化学习算法的不断优化和数据处理技术的提升,列车自动驾驶技术拥有广泛的应用前景。未来,整合先进的环境建模技术、改进的算法以及安全增强措施,可以进一步提升列车自动驾驶系统的可靠性和效率,推动智能交通系统的发展步伐。
参考文献:
[1]金彦亮,范宝荣,高塬.基于元强化学习的自动驾驶算法研究[J].工业控制计算机,2024,37(3):24-26.
[2]许宏鑫,吴志周,梁韵逸.基于强化学习的自动驾驶汽车路径规划方法研究综述[J].计算机应用研究,2023,40(11):32113217.
[3]杜牵.基于风险评估和深度强化学习的自动驾驶决策方法研究[D].济南:齐鲁工业大学,2024.
[4]冯挽强,罗茶根,张周平,等.基于强化学习的自动驾驶车辆自适应规划与控制方法[J].大众汽车,2023(11):0001-0004.
[5]苏晓乐.基于深度强化学习的自动驾驶超车决策研究[D].西安:长安大学,2023.
作者简介
银 铭:(1990.01―),男,汉族,甘肃古浪人,硕士学历,助教,研究方向为自动驾驶,车辆检修,图像检测。