ATP資料分析

報告者：王禮恩

資料分析：加速度分析的初步嘗試

報告內容

．文獻回顧

．程式碼

．分析結果

．待解決之問題

文獻回顧

標題：Analysis of Braking Behavior of Train Drivers to Dectect Unusual Driving


作者：Yoshitaka Marumo, Hitoshi Tsunashima, Takashi Kojima, Yasushi Hasegawa


發表：Journal of Mechanical Systems for Transportation and Logistics

Vol.3 issue1 (2010)

1

關鍵字：

列車駕駛、煞車行為、駕駛監測、心智負荷、安全

減速行為 - 比較方法

利用平均加(減)速度的概念。若平均加速度大於期望加速度，則列車會在指定位置前停下；反之，則會在指定位置後停下

2

a_r(t) = \frac{v(t)^2}{2(x_d-x(t))}

➔ 從加速度為0到加速度與期望加速度相同的過程(垂直線區域)

➔ 在列車減速後逐漸降低加速度的過程(垂直線其後)

➔ 此圖亦可觀察到手閘操作特性

減速行為 - 情境對比

3

➔ 在一般狀況下，駕駛在加速值超過期望加速度後配合期望加速度遞減逐步減速

➔ 在異常狀況下，駕駛在超過期望加速後一段時間才進行調整，反覆增加/減少加速度

減速行為 - 判斷方法

4

正常駕駛行為與異常駕駛行為有明確的不同，故可以在期望加速度-實際加速度圖上規範出「異常區域」。以列車的減速行為有無進入此異常區域來判斷是否為異常狀態。

滑行

減速階段1

固定減速

減速階段2

調整減速

以正常駕駛決定異常區

異常區1

調整異常

異常區2

延遲減速

繪製a-x圖

5

def posi_acce(n, start):
    fig, ax = plt.subplots()
    for a in range(n):
        date = start + a
        if date < 10:
            sheet_name = "2025-06-0" + str(date) + "_0H21工作班4124車次"
        else:
            sheet_name = "2025-06-" + str(date) + "_0H21工作班4124車次"
        worksheet = workbook[sheet_name]
        dt = []
        v = []
        x = []
        end = len(worksheet["A"]) + 1
        for b in range(7, 607):
            if 0 < worksheet['C'][b].value < 5000:
                dt1 = datetime.strptime(worksheet['B'][b].value, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
                dt2 = datetime.strptime(worksheet['B'][b + 1].value, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
                t_diff = int((dt2 - dt1).total_seconds())
                dt.append(t_diff)
                v.append(worksheet['D'][b].value * 1000 / 3600)
                x.append(worksheet['C'][b].value)
        dt.pop()
        dt = np.array(dt)
        v = np.array(v)
        x = np.array(x)
        dv = np.diff(v)
        dx = np.diff(x)
        pos = 0
        X = []
        Y = []
        print(dt)
        for c in range(len(dt)):
            if dt[c] != 0 and dx[c] != 0:
                acce = dv[c] / dt[c]
                X.append(pos)
                X.append(pos + dx[c])
                Y.append(acce)
                Y.append(acce)
                pos += dx[c]
            else:
                continue
        plt.plot(X, Y)
    plt.show()

繪製v-x圖

6

def posi_velo(n, start):
    fig, ax = plt.subplots()
    for a in range(n):
        date = start + a
        if date < 10:
            sheet_name = "2025-06-0" + str(date) + "_0H21工作班4124車次"
        else:
            sheet_name = "2025-06-" + str(date) + "_0H21工作班4124車次"
        worksheet = workbook[sheet_name]
        v = []
        x = []
        end = len(worksheet["A"]) + 1
        for b in range(7, 1000):
            if b % 100 == 7:
                print(b)
            v.append(worksheet['D'][b].value * 1000 / 3600)
            x.append(worksheet['C'][b].value)
        v = np.array(v)
        x = np.array(x)
        plt.plot(x, v)
    plt.show()

繪製ar-x圖

7

def acce_r_pos(n, start):
    fig, ax = plt.subplots()
    for a in range(n):
        date = start + a
        if date < 10:
            sheet_name = "2025-06-0" + str(date) + "_0H21工作班4124車次"
        else:
            sheet_name = "2025-06-" + str(date) + "_0H21工作班4124車次"
        worksheet = workbook[sheet_name]
        x = []
        a_r = []
        end = len(worksheet["A"]) + 1
        for b in range(351, 249, -1):
            if 2350 < worksheet['C'][b].value < 2370 and worksheet['D'][b].value == 0:
                end_pos = worksheet['C'][b].value
                stop_pos = b
                break
        for b in range(150, stop_pos):
            if worksheet['D'][b].value > worksheet['D'][b + 1].value:
                x.append(worksheet['C'][b].value)
                v_r = worksheet['D'][b].value * 1000 / 3600
                x_r = worksheet['C'][b].value
                if end_pos - x_r == 0:
                    a_r.append(0)
                else:
                    a_r.append(v_r * v_r / (2 * (end_pos - x_r)))
        x = np.array(x)
        a_r = np.array(a_r)
        X = []
        Y = []
        for c in range(len(x)):
            X.append(x[c])
            Y.append(a_r[c])
        plt.plot(X, Y)
    plt.show()

繪製a-x、ar-x比較圖

8

def acce_com(start):
    fig, ax = plt.subplots()
    if start < 10:
        sheet_name = "2025-06-0" + str(start) + "_0H21工作班4124車次"
    else:
        sheet_name = "2025-06-" + str(start) + "_0H21工作班4124車次"
    worksheet = workbook[sheet_name]
    dt = []
    v = []
    x = []
    a_r = []
    end = len(worksheet["A"]) + 1
    for b in range(351, 249, -1):
        if 2350 < worksheet['C'][b].value < 2370 and worksheet['D'][b].value == 0:
            end_pos = worksheet['C'][b].value
            stop_pos = b
            break
    pos_indexed = False        
    for b in range(150, stop_pos):
        if worksheet['D'][b].value > worksheet['D'][b + 1].value:
            dt1 = datetime.strptime(worksheet['B'][b].value, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
            dt2 = datetime.strptime(worksheet['B'][b + 1].value, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
            if not pos_indexed:
                pos = worksheet['C'][b].value
                pos_indexed = True
            t_diff = int((dt2 - dt1).total_seconds())
            dt.append(t_diff)
            v.append(worksheet['D'][b].value * 1000 / 3600)
            x.append(worksheet['C'][b].value)
            v_r = worksheet['D'][b].value * 1000 / 3600
            x_r = worksheet['C'][b].value
            if end_pos - x_r == 0:
                a_r.append(0)
            else:
                a_r.append(v_r * v_r / (2 * (end_pos - x_r)))
    dt.pop()
    dt = np.array(dt)
    v = np.array(v)
    x = np.array(x)
    a_r = np.array(a_r)
    dv = np.diff(v)
    dx = np.diff(x)
    X1 = []
    X2 = []
    Y1 = []
    Y2 = []
    print(dt)
    for c in range(len(dt)):
        if dt[c] != 0 and dx[c] != 0:
            acce = - dv[c] / dt[c]
            X1.append(pos)
            X1.append(pos + dx[c])
            Y1.append(acce)
            Y1.append(acce)
            pos += dx[c]
        else:
            continue
        X2.append(x[c])
        Y2.append(a_r[c])
    plt.plot(X1, Y1)
    plt.plot(X2, Y2)
    plt.show()

繪製a-ar圖

9

def acce_fig(n, start):
    fig, ax = plt.subplots()
    for a in range(n):
        date = start + a
        if date < 10:
            sheet_name = "2025-06-0" + str(date) + "_0H21工作班4124車次"
        else:
            sheet_name = "2025-06-" + str(date) + "_0H21工作班4124車次"
        worksheet = workbook[sheet_name]
        dt = []
        v = []
        x = []
        a_r = []
        end = len(worksheet["A"]) + 1
        for b in range(351, 249, -1):
            if 2350 < worksheet['C'][b].value < 2370 and worksheet['D'][b].value == 0:
                end_pos = worksheet['C'][b].value
                stop_pos = b
                break
        for b in range(150, stop_pos):
            if worksheet['D'][b].value > worksheet['D'][b + 1].value:
                dt1 = datetime.strptime(worksheet['B'][b].value, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
                dt2 = datetime.strptime(worksheet['B'][b + 1].value, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
                t_diff = int((dt2 - dt1).total_seconds())
                dt.append(t_diff)
                v.append(worksheet['D'][b].value * 1000 / 3600)
                x.append(worksheet['C'][b].value)
                v_r = worksheet['D'][b].value * 1000 / 3600
                x_r = worksheet['C'][b].value
                if end_pos - x_r == 0:
                    a_r.append(0)
                else:
                    a_r.append(v_r * v_r / (2 * (end_pos - x_r)))
        dt.pop()
        dt = np.array(dt)
        v = np.array(v)
        x = np.array(x)
        a_r = np.array(a_r)
        dv = np.diff(v)
        dx = np.diff(x)
        pos = 0
        X = []
        Y = []
        print(dt)
        for c in range(len(dt)):
            if dt[c] != 0 and dx[c] != 0:
                acce = - (dv[c] / dt[c])
                X.append(a_r[c])
                Y.append(acce)
                pos += dx[c]
            else:
                continue
        plt.plot(X, Y)
    plt.show()

a-x圖成果

10

以6月份0H21工作班4124車次為例進行分析

以6月1日至5日多車次

位置：0~5000

以6月1日單車次

位置：0~10000

v-x圖成果

11

以6月份0H21工作班4124車次為例進行分析

以6月1日至5日多車次

位置：0~10000

ATP數據分析工具之成果

ar-x圖成果

12

以6月份0H21工作班4124車次為例進行分析

以6月1日至5日多車次

第一次停車

a-x、ar-x比較圖成果

13

6月1日

6月2日

6月3日

6月4日

6月5日

a-ar圖成果

14

以6月1至5日0H21工作班4124車次為例，右為1日(上)及4日(下)成果

a-ar圖成果

15

捕捉到與文獻類似之圖樣

將數據處理及程式碼加以修正調整，追求更好成果

待解決之問題

關於ATP封包數據：

儘管資料齊全，但ATP時間資料最小單位為秒，加上時間間隔不連續，導致加速度計算易有誤差。此事可從兩方面著手：(1)詢問台鐵是否能提供加速度相關資料 (2)修正數據分析程式，根本解決問題

 

數據量龐大，產圖速度慢：

目前所撰寫之程式儘管已具備產圖能力，但運作起來十分費時；可能原因有二：(1)數據量龐大所致，需找方法聰明處理 (2)計算量龐大，適當切分封包數據。另外，學長所建之ATP分析程式可以在短時間內處理大量資料，故亦可向他請教作法以增進效率

16

感謝聆聽

10/17 ATP資料分析

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