基于BP神经网络的可见光成像通信列车定位方法
摘要
基于通信的列车控制（CBTC）系统的列车定位功能在保障列车安全运行方面具有重要作用。为了提高列车定位的实时性和准确性，依据地铁隧道内LED光源固有的布置方式，提出了一种基于BP神经网络（BPNN）和可见光成像通信相结合的列车定位算法。首先，在光条纹码调制时将不同的特征变量引入身份识别（ID）信息中，使用BPNN对LED?ID信息分类识别，得到LED光源的位置信息，并通过惯性测量单元（IMU）获取相机成像时的姿态角；然后，结合图像传感器（IS）和LED光源之间的几何关系求出二者的相对位置，得到列车的位置坐标；最后，通过仿真实验验证了所提定位算法的有效性。研究结果表明：静态实验中的平均定位误差为2.31 cm，动态实验中的平均定位误差小于5 cm，而且所提定位算法仅需单个LED光源通信，平均定位时间为51.34 ms。所提方法提高了列车定位的实时性和精度，可以作为现有列车定位方法的补充。
引用本文（GB/T 7714）
张雁鹏 Zhang Yanpeng, 朱筱琪 Zhu Xiaoqi, 朱东亚 Zhu Dongya, 等. 基于BP神经网络的可见光成像通信列车定位方法[J]. Chinese Journal of Lasers, 2023.
引文网络
本站仅收录题录与摘要供学习参考，全文版权归属出版方；如有侵权请联系我们删除。