任 斌,徐满洲

人工智能在城市轨道交通车辆自动驾驶系统中的应用已成为推动智慧交通的重要方向。本文以优化设计与实现为主线，提出在感知、决策与控制层面的改进方案。通过深度学习与大数据技术的融合，系统能够在复杂环境中实现精准识别与智能响应，显著提升列车运行的安全性和效率。结合仿真与案例验证，优化后的架构在能耗管理、行车间隔调控及突发情况处置方面表现突出。研究结果显示，人工智能赋能的自动驾驶系统不仅缓解了城市交通压力，也为智慧城市建设提供了有力支撑，创新点在于构建了智能化、模块化的优化模型，为未来轨道交通升级提供了可行路径。

人工智能；城市轨道交通；自动驾驶系统；优化设计；智能控制

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