列车自动驾驶(ATO)技术在现代城市轨道交通列车控制系统中发挥重要作用,它可以对两站间的列车行驶速度进行控制,其控制效果直接影响各项性能指标。在列车自动驾驶中应用不同的控制算法,其控制效果是不一样的。因此无论是现在还是将来,都有必要研究有效的列车自动驾驶控制算法,使列车最大限度地处于最佳运行状态。传统的对列车自动驾驶算法的研究大部分是基于Simulink下的离线仿真,这种纯软件的仿真没有在实时的仿真环境下进行,无法实现数据的实时产生,交换和处理,并和真实的列车及车载设备相脱离,对于实际ATO产品的开发帮助较小研究ATO的算法需要更真实的仿真环境,将控制算法放在半实物的实时仿真系统的环境中,仿真数据是实时产生和交互的,还可以通过真实的物理接口和列车或其它车载设备连接,更真实更直观的检验控制效果,对ATO产品的开发有着很大的帮助。在系统分析及总结已有研究成果的基础上,本文将研究dSPACE在ATO系统中的应用,并搭建基于dSPACE的ATO仿真系统。建立列车自动驾驶仿真测试平台,为半实物的实时仿真系统提供仿真环境。在列车动力学模型的基础上设计ATO控制器模型,将设计好的ATO控制器模型放到dSPACE仿真环境进行中进行仿真测试。仿真结果表明,在dSPACE环境下的仿真可以弥补在Simulink环境下仿真的不足,对控制算法的检验更真实、更全面,对控制器的开发更有帮助。