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公开(公告)号：CN116161087A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310014661.9
申请日：2023-01-03
Applicant: 重庆交通大学
Abstract: 本发明提供了一种分布式深度学习的列车应急驾驶控制方法，其特征在于：包括列控中心和n个运营商服务器；所述控制方法包括：各个运营服务器通过GAN的方法对样本数据增强，n个运营商服务器以工作节点组成环形网络拓扑结构，各个工作节点按分布式深度学习方式构建应急驾驶深度学习模型，列车利用应急驾驶深度学习模型实时生成操控档位进行应急驾驶控制。采用本申请的控制方法能在整合多个运营商的列车应急驾驶样本数据，训练出性能和精确性都更好的深度学习模型，提高列车高列车应急救援的效率和应急驾驶控制精度。
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公开(公告)号：CN116011545A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310001383.3
申请日：2023-01-03
Applicant: 重庆交通大学
IPC: G06N3/08 , G06N5/048 , G06N3/043 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种新建线路列车自动驾驶决策模型的构建方法，其特征在于：包括全局服务器、分组控制模块和N个运营商服务器；所述构建方法包括：分组控制模块将N个运营商服务器分为M个训练组，各个训练组内的运营商服务器同步训练，各个训练组异步地上传模型参数到全局服务器进行加权聚合，对全局深度学习模型的模型参数进行迭代更新，以获取新建线路的列车自动驾驶决策模型。采用本申请所述的方法，能充分利用各个地铁集团或运营商的经验数据，减少数据资源浪费，提高新建线路决策模型的搭建效率，降低成本，同时降低列车的运行能耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113734244B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202111072219.9
申请日：2021-09-14
Applicant: 重庆交通大学
Abstract: 本发明提供了一种虚拟连挂高速列车在通信故障下的控制方法，其特征在于：单个单列车上设置有车载控制模块、车载ATO模块、定位模块、车车通信模块和车地通信模块；还包括地面列控中心，地面列控中心包括地面控制模块和地面通信模块；各个单列车的车车通信模块相互无线通信连接，各个单列车的车地通信模块均与地面通信模块无线通信连接；所述控制方法包括：当某个单列车的车车通信模块故障时，故障车与相邻的前车或后车进行硬连挂形成组合单列车，然后组合单列车与其他单列车重新建立虚拟连挂的运行模式继续运行。上述软硬混合虚拟连挂的方式，解决了单列车出现车车通信故障无法正常按虚拟连挂方式运行的问题，且本控制方法成本低、效率高。
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公开(公告)号：CN115871742A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202310006950.4
申请日：2023-01-03
Applicant: 重庆交通大学
Abstract: 本发明提供了一种多场景下人机混驾智能列车的控制方法，其特征在于：包括车载机器控制模块、车载人工控制模块、车载驾驶权重分配模块、车载驾驶主控模块、车载通信模块、和地面列车控制中心；车载机器控制模块根据天气类型装载对应的最优档位操控序列，车载驾驶权重分配模块根据天气类型装载对应的人机操控权重分配序列，车载驾驶权重分配模块根据机操控权重分配序列对机器档位操控指令和人工档位操控指令进行动态分配，生成融合操控档位指令，车载驾驶主控模块根据融合操控档位指令控制列车运行。本申请所述控制方法能明显提高人机混驾智能列车在不同天气场景下的准点率和乘坐舒适度，降低能耗。
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公开(公告)号：CN113771918A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111072218.4
申请日：2021-09-14
Applicant: 重庆交通大学
Abstract: 本发明提供了一种用于高速列车应对动态客流的自动驾驶控制方法，其特征在于：首先利用Pareto支配原理、拥挤距离计算和k‑means聚类算法从人工驾驶曲线数据中获取专家驾驶曲线数据包；然后利用专家驾驶曲线数据包采用行为克隆的模仿学习方法和强化学习法获取强化节时策略网络模型、强化准点策略网络模型和强化节能策略网络模型；然后利用上述三种策略网络模型针对三种客流峰值时段生成相应的自动驾驶曲线控制列车运行。采用本发明所述的自动驾驶控制方法，高速列车的驾驶策略能根据路段的客流峰值的变化进行调整，使路段上列车运行的效率和能耗配置更合理，从而使整个路段运营的效率提高、能耗降低。
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公开(公告)号：CN113771918B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202111072218.4
申请日：2021-09-14
Applicant: 重庆交通大学
Abstract: 本发明提供了一种用于高速列车应对动态客流的自动驾驶控制方法，其特征在于：首先利用Pareto支配原理、拥挤距离计算和k‑means聚类算法从人工驾驶曲线数据中获取专家驾驶曲线数据包；然后利用专家驾驶曲线数据包采用行为克隆的模仿学习方法和强化学习法获取强化节时策略网络模型、强化准点策略网络模型和强化节能策略网络模型；然后利用上述三种策略网络模型针对三种客流峰值时段生成相应的自动驾驶曲线控制列车运行。采用本发明所述的自动驾驶控制方法，高速列车的驾驶策略能根据路段的客流峰值的变化进行调整，使路段上列车运行的效率和能耗配置更合理，从而使整个路段运营的效率提高、能耗降低。
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公开(公告)号：CN113734244A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111072219.9
申请日：2021-09-14
Applicant: 重庆交通大学
Abstract: 本发明提供了一种虚拟连挂高速列车在通信故障下的控制方法，其特征在于：单个单列车上设置有车载控制模块、车载ATO模块、定位模块、车车通信模块和车地通信模块；还包括地面列控中心，地面列控中心包括地面控制模块和地面通信模块；各个单列车的车车通信模块相互无线通信连接，各个单列车的车地通信模块均与地面通信模块无线通信连接；所述控制方法包括：当某个单列车的车车通信模块故障时，故障车与相邻的前车或后车进行硬连挂形成组合单列车，然后组合单列车与其他单列车重新建立虚拟连挂的运行模式继续运行。上述软硬混合虚拟连挂的方式，解决了单列车出现车车通信故障无法正常按虚拟连挂方式运行的问题，且本控制方法成本低、效率高。
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