在歐洲，鐵路基礎設施和車輛維護支出每年的成本估計超過200億歐元。這表明需要開發一種低成本系統，該系統能夠在車輛與基礎設施間的相互作用點提供有關鐵路健康狀況的預后信息。為了實現這些功能，來自五個不同歐洲國家的財團正在開發車輛基礎設施交互資產健康狀況監控系統，

在車輛基礎設施交互資產健康狀況監控系統中，事件由GPS傳感器網絡捕獲，這些傳感器帶有時間節點，然后由系統的定位子系統精確地進行地理參考。在鐵路環境中基于GNSS的定位非常具有挑戰性。因此，具有先進信號結構的伽利略（Galileo）和GPS定位系統被用于系統中，以提高可用性和準確性。

特別是車載定位算法是基于一種新穎的GNSS-慣性測量單元混合方法開發的。新方法可以克服GNSS觀測結果中經常出現的測量空白，并保持項目要求的準確性水平。創新之處在于新一代的低延遲通信網絡發展與智能軌道交通系統的范例相結合，為開發基于網絡的協作定位和導航打開了機遇。

該系統支持與連接到網絡的其他接收器共享原始測量?？梢酝ㄟ^技術處理此類測量，以檢索接收器之間的距離，這些距離可以集成在一起以提高定位性能，結合目前人工智能領域的智能體技術,提出基于多智能體的鐵路安全保障信息系統的設計,該系統由監控智能體,判斷智能體,處理智能體和管理智能體組成。

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