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[发明专利]用于高速列车应对动态客流的自动驾驶控制方法-CN202111072218.4有效
发明人：徐凯;刘清山;黄大荣;吴仕勋;许仕壮;彭菲桐 -专利权人：重庆交通大学
申请日： 2021-09-14 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： B61L27/04 文献下载
摘要：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。
用于高速列车应对动态客流自动驾驶控制方法

[发明专利]虚拟连挂高速列车在通信故障下的控制方法-CN202111072219.9有效
发明人：徐凯;刘乙江;吴仕勋;黄大荣;许仕壮;董莹莹 -专利权人：重庆交通大学
申请日： 2021-09-14 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： B61L27/20 文献下载
摘要：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。
虚拟高速列车通信故障控制方法

[发明专利]一种环境变化下列车自适应学习的自动驾驶控制方法-CN202310749873.1在审
发明人：徐凯;李柯静;黄德青;王青元;贺德强;吴仕勋;杨建喜;蓝章礼;谭伟 -专利权人：重庆交通大学
申请日： 2023-06-25 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： B61L15/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种环境变化下列车自适应学习的自动驾驶控制方法，其特征在于：所述自动驾驶控制方法包括：从成熟线路的多条线路采集自动驾驶数据，然后设置多个基础学习器和一个综合学习器，将多条线路的自动驾驶数据分别用于多个基础学习器的训练，然后使多个基础学习器依次与综合学习器进行交互训练，将最终得到的综合学习器的模型参数赋予至新建线路学习器的深度学习模型中，然后采用新建线路的小样本自动驾驶数据对新建线路学习器进行训练得到可用新建线路学习器，采用可用新建线路学习器对列车进行自动驾驶控制。采用本发明所述的方法，能快速、高效地在新建线路上利用机器学习的方法高精度地控制列车的运行。
一种环境变化列车自适应学习自动驾驶控制方法

[发明专利]基于深度强化学习的列车临时停车策略的优化方法-CN202310590085.2在审
发明人：徐凯;张皓桐;黄德青;贺德强;吴仕勋;蓝章礼;杨建喜;杨童睿 -专利权人：重庆交通大学
申请日： 2023-05-24 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06N5/022 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度强化学习的列车临时停车策略的优化方法，其特征在于：包括环境模块、知识模块、经验回放池和多个智能体；所述优化方法包括：所述知识模块将临停指令序列分发给各个智能体；各个智能体均采用Actor‑Critic算法与环境模块交互以获取临停时间序列和经验数组；将各个智能体获取的经验数组均放入经验回放池；当经验回放池满载后，各个智能体均从经验回放池中随机抽取经验数组对各自对应的策略网络参数和价值网络参数进行更新。采用本发明的方法提高了列车临停策略的优化速度和质量，进而提高了列车临停的准确度和乘坐舒适性。
基于深度强化学习列车临时停车策略优化方法

[发明专利]一种新开通线路列车的精确停车控制方法-CN202310590081.4在审
发明人：徐凯;张皓桐;吴仕勋;黄德青;贺德强;蓝章礼;杨建喜;王乙羽 -专利权人：重庆交通大学
申请日： 2023-05-24 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： B61L23/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种新开通线路列车的精确停车控制方法，其特征在于：包括数据收集模块、模型训练模块、生成器微调模块和列车停车控制模块；新开通线路上A类列车的精确停车控制方法包括：针对4种载客类型训练得到4个停车控制序列生成器，列车根据当前的客流量类型选择对应的停车控制序列生成器控制列车停车。对于单个载客类型，从k条成熟线路上采集停车数据放入GAN模型的k个判别器中作为真实样本，k个判别器组成一个集成判别器与生成器对抗训练，将训练得到的生成器用新开通线路少量的停车数据进行模型参数微调得到停车控制序列生成器。采用本发明所述的方法，能有效提高新开通线路列车的停车精度。
一种开通线路列车精确停车控制方法

[发明专利]一种无人驾驶列车的多场景停车控制方法-CN202310590078.2在审
发明人：徐凯;李柯静;黄德青;贺德强;吴仕勋;蓝章礼;杨建喜;王乙羽;杨童睿 -专利权人：重庆交通大学
申请日： 2023-05-24 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： B61L27/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种无人驾驶列车的多场景停车控制方法，其特征在于：涉及的硬件包括列车控制调度中心、中心云计算模块和多个边缘云计算模块；所述控制方法包括：边缘云计算模块采集训练数据，中心云计算模块采用知识蒸馏的方法训练并轻量化正常停车深度学习模型，边缘云计算模块与中心云计算模块相结合采用模型聚合的方法训练临时停车深度学习模型，各个边缘云计算模块利用正常停车深度学习模型和临时停车深度学习模型分别控制对应子线路上运行列车的正常停车和临时停车。采用本发明所述的控制方法，能实现对无人驾驶列车的多场景停车控制，还能提高停车精度、减小通信压力。
一种无人驾驶列车场景停车控制方法

[发明专利]一种轨道交通列车跨线运行的自动驾驶控制方法-CN202310749881.6在审
发明人：徐凯;贺德强;黄德青;王青元;蓝章礼;杨建喜;吴仕勋;谭伟 -专利权人：重庆交通大学
申请日： 2023-06-25 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： B61L15/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种轨道交通列车跨线运行的自动驾驶控制方法，其特征在于：包括从成熟子线路采集自动驾驶数据；设置多个基础学习器和一个综合学习器，利用采集的成熟子线路的自动驾驶数据对基础学习器和综合学习器进行训练得到元学习器；将元学习器的模型参数赋予至新跨子线路学习器，使新跨子线路学习器获得元学习器的经验和学习能力；从新跨线路采集列车驾驶小样本数据，利用其对新跨子线路学习器进行少量训练得到可用新跨子线路学习器；然后列车将可用新跨子线路学习器用于新跨线路的列车自动驾驶运行控制。采用本发明所述的自动驾驶控制方法，能快速高效地使列车在新跨线路上采用机器学习的方法进行自动驾驶控制，同时还能提高控制精度。
一种轨道交通列车运行自动驾驶控制方法

[发明专利]一种弯道上列车的定位追踪方法-CN202310179796.0在审
发明人： 吴仕勋;吴豪;徐凯;张淼;蓝章礼 -专利权人：重庆交通大学
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G01S5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种弯道上列车的定位追踪方法，其特征在于：所述弯道被一个用于列车追踪的基站信号覆盖，所述列车的车头和车尾分别设置有车头终端和车尾终端，所述车头终端和车尾终端二者均配置有多天线阵列；所述基站实时向车头终端和车尾终端同时发送下行链路信号；分别解算出车头和车尾的TOA、AOA和多普勒频移三个测量值；采用UKF算法或PF算法与协作定位思想结合，同时获取n时刻车头的定位坐标和车尾的定位坐标。采用本发明所述的定位追踪方法解决了弯道上列车通过单基站定位追踪的可行性问题，降低了建设成本，还进一步提高了定位精度。
一种弯道列车定位追踪方法

[发明专利]一种岩土样本图像采集装置-CN202310405071.9在审
发明人：张生军;吴仕勋;徐凯;许登元;李胜 -专利权人：重庆交通大学
申请日： 2023-04-14 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G01N21/84 文献下载
摘要：本发明提出了一种岩土样本图像采集装置，涉及图像采集设备技术领域。包括：拍摄棚和底座，底座的顶部转动连接有旋转底盘；拍摄棚包括相对设置的滑动盖和固定盖，拍摄棚与底座的顶面围成闭合的展示空间，固定盖内设有容纳滑动盖的腔室，且固定盖与滑动盖滑动连接；拍摄棚的内侧壁设有光照组件；固定盖内部纵向设有拍摄轨道，且拍摄轨道与固定盖的内侧壁抵接，拍摄轨道上可拆卸设有拍摄支架，任一拍摄支架上均设有相机。该装置能够完成全方位的岩土样本图像采集，并且保证了图像的连续性，本发明结构简单、设计合理，外观大方，用于3D全景图像成形的采集，可有效完成素材的全视角采集，采集效率高、采集质量好。
一种岩土样本图像采集装置

[发明专利]一种山区环境下虚拟连挂列车提速运行的控制方法-CN202211266636.1有效
发明人：徐凯;张皓桐;黄大荣;吴仕勋;蓝章礼;张淼 -专利权人：重庆交通大学
申请日： 2022-10-17 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： B61L15/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种山区环境下虚拟连挂列车提速运行的控制方法，其特征在于：所述控制方法包括：当尾车的车头行驶出特殊限速路段之前提前向首车的车载总控模块发送速准备信息触发提速控制模式，以使虚拟连挂列车的尾车刚驶出特殊限速路段即可开始提速。采用本发明所述的控制方法能减少虚拟连挂列车驶出特殊限速路段后的提速反应时间，提高运行效率。
一种山区环境虚拟列车提速运行控制方法

[发明专利]一种轨道电路故障下虚拟连挂列车的控制方法-CN202211270988.4有效
发明人：徐凯;孟倩倩;黄大荣;吴仕勋;杨建喜;蓝章礼;张淼 -专利权人：重庆交通大学
申请日： 2022-10-17 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： B61L27/16 文献下载
摘要：本发明提供了一种轨道电路故障下虚拟连挂列车的控制方法，其特征在于：当虚拟连挂列车即将运行线路上的某个路段出现轨道电路故障时，控制虚拟连挂列车在故障路段入口前停车，然后以固定巡航速度通过故障路段，从首车提速至固定巡航速度开始到尾车完全通过故障路段的时间内生成新的自动驾驶曲线，一旦虚拟连挂列车的尾车通过故障路段，首车即以新的自动驾驶曲线行驶，追踪车以追踪模式跟随行驶。采用本申请的控制方法，能在保证安全的前提下，提高虚拟连挂列车通过轨道电路故障路段的通行效率。
一种轨道电路故障虚拟列车控制方法

[发明专利]一种基于TDOA的列车定位追踪方法-CN202210196284.0有效
发明人： 吴仕勋;李敏;陈瑜;徐凯;张淼;黄大荣 -专利权人：重庆交通大学
申请日： 2022-03-01 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： B61L25/02 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于TDOA的列车定位追踪方法，其特征在于：所述头部终端实时获取k时刻追踪基站组所辖三个基站定位信号的下行链路信号，同时所述尾部终端实时获取k时刻追踪基站组所辖三个基站定位信号的下行链路信号，根据头部终端获取的下行链路信号和尾部终端获取的下行链路信号分别解算出k时刻头部终端和尾部终端各自对应的TDOA值；然后根据获取到的所述TDOA值采用UKF算法获取k时刻列车的头部终端所在位置的定位值（，），将k时刻列车的头部终端所在位置的定位值（，）作为列车的定位值。采用本发明所述的方法对列车进行定位追踪，定位精度大大提高。
一种基于 tdoa 列车定位追踪方法

[发明专利]一种基于RIS技术的列车定位追踪的方法-CN202210687490.1有效
发明人： 吴仕勋;陈瑜;徐凯;张淼;黄大荣;蓝章礼 -专利权人：重庆交通大学
申请日： 2022-06-17 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： B61L25/02 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于RIS技术的列车定位追踪的方法，其特征在于：在列车的行驶路段上设置基站和RIS反射单元，设置在列车上的定位信号发射终端向基站和RIS反射单元发送定位信号，RIS反射单元将收到的定位信号反射给基站，基站根据接收到的直射信号和反射信号获取TDOA参数估计、AOA参数估计和多普勒频移参数估计数据，采用非线性滤波算法特别是双重要性协同采样滤波算法对上述数据进行处理获取列车的定位信息。采用本发明所述的方法对列车进行定位追踪信号稳定可靠、定位精度高、成本低。
一种基于 ris 技术列车定位追踪方法

[发明专利]确定山地城市轨道交通超级电容储能装置配置方案的方法-CN202010405531.4有效
发明人：徐凯;涂永超;吴仕勋;杨锐 -专利权人：重庆交通大学
申请日： 2020-05-14 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06Q10/0637 文献下载
摘要：本发明提供了一种确定山地城市轨道交通超级电容储能装置配置方案的方法，其特征在于：所述方法包括：一、设定所述运营线路的运行参数；二、根据运行参数，按方法一分别获取n个超级电容储能装置的并联模组数的上限值和下限值；三、以各个超级电容储能装置的并联模组数的上限值和下限值作为搜索范围，采用遗传算法获取n个所述超级电容储能装置的并联模组数的最优组合，得到的所述最优组合即为山地城市轨道交通超级电容储能装置的配置方案。按本发明所述的方法得到的配置方案与各个牵引站的实际储能需求匹配度高，配置成本降低，使用更经济、高效。
确定山地城市轨道交通超级电容装置配置方案方法

[发明专利]一种分布式深度学习的列车应急驾驶控制方法-CN202310014661.9在审
发明人：徐凯;孟倩倩;吴仕勋;杨建喜;蓝章礼;张皓桐;许仕壮 -专利权人：重庆交通大学
申请日： 2023-01-03 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： B61L27/20 文献下载
摘要：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。
一种分布式深度学习列车应急驾驶控制方法

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