Resumen

La localización de trenes es crítica para la seguridad y, por tanto, el enfoque requiere una disponibilidad continua y una precisión selectiva de la vía. Se sigue un enfoque probabilístico para hacer frente a múltiples sensores, errores de medición, información imprecisa y variables ocultas como la posición topológica dentro de la red de vías. La estimación no lineal de la localización posterior del tren se aborda con un novedoso enfoque de filtro de partículas Rao-Blackwellized (RBPF). En este caso, los filtros de Kalman embebidos estiman ciertas variables de estado lineales, mientras que la distribución de partículas puede hacer frente a los casos no lineales de vías paralelas y escenarios de cambio. El algoritmo de localización del tren se basa además en un mapa de vías y en mediciones de un receptor del Sistema Mundial de Navegación por Satélite (GNSS) y una unidad de medición inercial (IMU). La integración del GNSS no está muy acoplada y la integración de la IMU se consigue sin el método habitual de acoplamiento y es adecuada para IMU de bajo coste. La implementación se evalúa con mediciones reales de un tren regional en servicio regular de pasajeros a lo largo de 230 km de vías con 107 agujas divididas y escenarios de vías paralelas de 58,5 km. El enfoque se analiza con datos etiquetados mediante la verdad sobre el terreno de la vía desdoblada recorrida. Los resultados de selectividad de vía alcanzan el 99,3% en los escenarios de vía paralela y el 97,2% de las agujas correctamente resueltas.

• Materias:Biotecnología Nanotecnología Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Nanotechnology Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:escenarios de vía paralela, enfoque, sistema global de navegación por satélite, determinadas variables de estado lineales, resultados de selectividad de vía, enfoque común strapdown, unidad de medición inercial, servicio regular de pasajeros, algoritmo de localización de trenes, integración gnss
• Keywords:parallel track scenarios, approach, global navigation satellite system, certain linear state variables, track selectivity results, common strapdown approach, inertial measurement unit, regular passenger service, train localization algorithm, gnss integration