铁路长期以来是我国交通运输的主力。随着社会经济的快速发展,为了满足国民经济发展的需要,要求铁路能够提供更加充足的运输能力。因此,提高列车运行的效率以及增加列车运行自动化程度是非常必要的。与此同时,伴随着列车运行的密度不断加大以及运行速度的提高,由人工来驾驶列车已经很难满足需求。在这样的背景下,开发高效智能的列车自动驾驶系统以提高列车运行效率和优化列车的舒适性、节能性、停车精确性等方面的性能就显得至关重要。本文针对高速列车提出了一种基于可拓学的列车自动驾驶算法,并且对该算法进行了仿真研究。本文首先对国内外列车自动驾驶算法进行了总结分析。然后,分别对ATO系统的运行原理、结构以及所要实现的功能进行了分析,继而研究了具有ATO功能的CTCS-3级列车运行控制系统的结构。在此基础上,本文提出了一种基于可拓学的ATO算法并对该算法进行了详细的分析设计。主要内容包括：(1)对可拓学运用到ATO算法中的可行性分析；(2)设计了基于可拓学的ATO算法的结构,主要包括可拓决策模块、控制规则模块以及预测模块等；(3)确定了ATO系统的评价指标并建立了列车运行过程的物元分析模型；(4)根据司机驾驶经验对列车驾驶的策略进行了分析,并依据这些驾驶策略和操纵原则生成控制规则,为可拓决策提供依据；(5)利用层次分析法与欧氏距离法相结合的方法来确定指标权重；(6)建立性能指标的关联度函数,以关联度来对指标进行量化处理；(7)综合列车运行状态、控制规则以及预测结果,利用可拓学中的优度评价法进行决策实时选择控制策略。最后,本文以Visual C++6.0作为开发平台设计开发了ATO算法仿真测试分析软件。通过对该仿真软件的运行结果分析,表明运用该算法的自动驾驶模式可以初步的模拟优秀司机驾驶列车,验证了本文所提出的列车自动驾驶算法的正确性。