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龍圖騰網獲悉華東交通大學申請的專利一種高速列車輔助駕駛控制方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116513274B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310080223.2，技術領域涉及：B61L27/20；該發明授權一種高速列車輔助駕駛控制方法及系統是由楊輝;王長遠;江明;謝春華;李智宇;張坤鵬;周艷麗;付雅婷設計研發完成，并于2023-02-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種高速列車輔助駕駛控制方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開一種高速列車輔助駕駛控制方法及系統，該方法包括構建高速列車操縱過程端?邊?云協同系統，基于高速列車操縱過程速度變化機理特性及級位變化機理特性的動態分析，構建速度及級位機理特性模型；根據從協同系統中獲取的列車及線路數據、速度及級位機理特性模型和LSTM神經網絡結構確定基于LSTM的高速列車輔助駕駛控制策略預測模型；邊緣層結合實時采集到的數據及端層所獲取的數據，利用從云層下載的基于大量歷史數據離線建立好的基于LSTM的高速列車輔助駕駛控制策略預測模型確定高速列車輔助駕駛控制策略，并通過5G網絡發送至車載邊緣計算節點進行輔助駕駛控制。本發明可提高高速列車運行過程中輔助駕駛控制策略預測的準確性。

本發明授權一種高速列車輔助駕駛控制方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種高速列車輔助駕駛控制方法，其特征在于，包括： 構建高速列車操縱過程端-邊-云協同系統；所述高速列車操縱過程端-邊-云協同系統包括用于里程和坡度的采集、存儲和傳輸的端層、用于列車牽引制動力、列車牽引制動級位和列車運行速度的采集、存儲和傳輸并基于獲取的數據和下載的高速列車操縱過程預測模型來在線確定高速列車輔助駕駛控制策略的邊緣層以及用于基于大量歷史數據離線構建高速列車操縱過程模型供邊緣層下載，并接收備份來自端層及邊緣層的工況信息及處理結果供后期調用的云層；所述工況信息包括：列車運行狀態信息和線路狀態信息；所述處理結果包括列車運行速度預測結果、列車牽引制動級位預測結果； 基于高速列車操縱過程速度變化機理特性及級位變化機理特性的動態分析，構建速度及級位機理特性模型； 根據從高速列車操縱過程端-邊-云協同系統中獲取的列車及線路數據、速度及級位機理特性模型和LSTM神經網絡結構確定基于LSTM的高速列車輔助駕駛控制策略預測模型； 邊緣層結合實時采集到的數據及端層所獲取的數據，利用從云層下載的基于大量歷史數據離線建立好的基于LSTM的高速列車輔助駕駛控制策略預測模型確定高速列車輔助駕駛控制策略，并通過5G網絡發送至車載邊緣計算節點進行輔助駕駛控制；高速列車輔助駕駛控制策略包括一輸入策略下以之前時刻的線路里程來預測下一時刻的列車運行速度；二輸入策略下以之前時刻線路里程及坡度來預測下一時刻列車速度；三輸入策略下以之前時刻線路里程及坡度、列車牽引制動力來預測下一時刻列車速度；四輸入策略下以之前時刻線路里程及坡度、列車牽引制動力及牽引制動級位來預測下一時刻列車速度；五輸入策略下以之前時刻線路里程及坡度、列車牽引制動力、牽引制動級位及運行速度來預測下一時刻列車速度；四輸入策略下以之前時刻線路里程及坡度、列車牽引制動力及速度來預測下一時刻列車牽引制動級位；五輸入策略下以之前時刻線路里程及坡度、列車牽引制動力、運行速度及牽引制動級位來預測下一時刻列車牽引制動級位； 所述基于高速列車操縱過程速度變化機理特性及級位變化機理特性的動態分析，構建速度及級位機理特性模型，具體包括以下公式： 式中，s，e，t，m分別為列車運行速度、列車牽引制動級位、時間及線路里程，Mt為列車總質量，Dr和Db為列車牽引手柄級位和制動手柄級位，kr和kb分別為列車牽引和制動的標志位系數，R和B列車牽引力和制動力，與Dr，s和Db有關，Gm表示彎道阻力；Ws表示空氣阻力；U為列車手柄級位特性，與kr，kb，Dr和Db有關。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人華東交通大學，其通訊地址為：330013 江西省南昌市經濟技術開發區雙港東大街808號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。