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摘要
高速列车进站停车是列车自动驾驶系统（Automatic train operation， ATO）的一个重要功能，该功能需要在保证乘客舒适性的同时实现精确的对标停车。针对高速列车自动驾驶系统的精确进站停车问题，本文首先分析了人类高速列车司机在停车过程中的认知处理过程，之后结合认知结构理论对这一过程进行建模，构建了高速列车停车对标任务认知结构模型，基于该模型提出了一种基于认知结构的对标停车控制算法。最后对设计的算法进行了评估与分析。结果表明，该算法与人类高速列车司机具有相似的驾驶特征，与PID控制算法相比在调整次数、冲击率等性能指标上更加优异，对不同的初始条件也有良好的适应性。
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单位北京交通大学; 电子信息工程学院; 轨道交通控制与安全国家重点实验室
