刘 杰， 徐 敏

(1.重庆工程职业技术学院 智能制造与交通学院, 重庆 402260；2。重庆公共运输职业学院 运输贸易系，重庆 402247)

随着城市轨道交通的迅猛发展，列车自动驾驶系统(以下简称：ATO系统)技术也广泛应用在城市轨道交通日常运营中，尽管ATO技术已经相当成熟，但仍不能完全替代人工驾驶。司机驾驶的主要目的是当控制系统出现故障或发生突发事件时，可由人工驾驶列车完成运营任务，否则会造成列车滞留区间或车站，从而阻塞整个线路。多数地铁公司规定晚8点后全部正线列车切换为人工驾驶模式。在人工驾驶模式下，对乘客提供的服务水平质量完全由司机驾驶水平决定。随着大数据和人工智能时代的到来，基于数据趋动的城市轨道交通智能化管理将成为未来发展方向，而司机驾驶水平管理将会成为其中重要的一部分，因此设计以列车数据为基础的司机驾驶水平评价模型，不仅可以提高运营风险抵御能力，而且可以作为司机岗位管理的重要依据。

1 问题描述

司机驾驶水平的好坏可以从安全、准点、舒适和节能4个指标来评判，列车行车记录系统记录的时间速度时序是最能体现上述4个指标的数据，而且数据较易获得[1]。人工驾驶和ATO时间速度数据绘制成坐标曲线的形式如图1、图2所示。

图1 人工驾驶过程

图2 ATO自动驾驶过程

从图1和图2可看出，时间速度曲线分为人工驾驶和ATO 2种。根据经验，ATO驾驶水平普遍高于人工驾驶。以ATO自动驾驶时序数据为标准，研究如何对人工驾驶时序数据等级评价的问题。……