近日，我院院长陈德旺教授等人关于列车无人驾驶的科研论文Online quantitative safety monitoring approach for unattended train operation system considering stochastic factors在国际期刊Reliability Engineering and System Safety上发表(https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S095183202100449X）。该论文的第一作者是中北大学的程瑞军博士，我院陈德旺教授为通讯作者，论文合作者有中国铁道科学院和北京交通大学的专家学者。
图1. 用于列车无人驾驶的在线安全监控方法
随着轨道交通技术的发展，由于UTO（无人值守）列车可以显著降低运营和维护成本，这将是未来高速铁路或城市地铁系统发展的大趋势。然而，UTO列车最大的问题就在于安全性是否达标，如何达标。针对传统模型检测方法存在的状态空间爆炸问题，该论文提出了在线定量安全监测方法来定量描述UTO列车运行状态的安全水平。首先，基于混合自动机之间的组合规则，构造了列车跟踪控制的线性混合自动机(LHA)和移动块控制原理的概率混合自动机(PHA)模型的复合转换图。然后通过验证，得到危险状态的可达概率分布，并给出了丰富的正确仿真结果，对列车运行任务的后续实施和列车智能驾驶算法的实现起着至关重要的作用，通过高效方法下的高效在线评估，可以实时监测UTO列车的运行状态。
该科研成果的发表表明，是国内外多所高校多名优秀科研人员长期合作、协同创新的成果，为无人驾驶列车的安全运行提供了理论支撑，得到了陈德旺教授主持的国家自然科学基金面上项目的资助（No. 61976055）。Reliability Engineering and System Safety是Elsevier 出版的国际期刊，属中科院一区TOP期刊。
论文信息如下：Ruijun Cheng, Yu Cheng, Dewang Chen, Haifeng Song, Online quantitative safety monitoring approach for unattended train operation system considering stochastic factors, Reliability Engineering & System Safety. Volume 216, December 2021, 107933.
