公开(公告)号：CN116573019A

公开(公告)日：2023-08-11

申请号：CN202310590078.2

申请日：2023-05-24

Applicant: 重庆交通大学

Inventor： 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

IPC: B61L27/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06N3/096

Abstract: 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。

公开(公告)号：CN116620354A

公开(公告)日：2023-08-22

申请号：CN202310749873.1

申请日：2023-06-25

Applicant: 重庆交通大学

Inventor： 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

IPC: B61L15/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/098 ,  G06N20/20

Abstract: 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。