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龍圖騰網(wǎng)獲悉華東交通大學(xué)申請的專利一種編隊協(xié)同跟蹤控制方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120397038B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510920529.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：B61L23/22；該發(fā)明授權(quán)一種編隊協(xié)同跟蹤控制方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品是由池家淋;曾剛;楊愛東;戴超凡;衷玲玉;李中奇設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-07-04向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種編隊協(xié)同跟蹤控制方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品在說明書摘要公布了：本申請公開了一種編隊協(xié)同跟蹤控制方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及跟蹤控制領(lǐng)域。所述方法包括：獲取虛擬編組列車的運行數(shù)據(jù)；將運行數(shù)據(jù)輸入至深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動力學(xué)模型中，更新動力學(xué)模型參數(shù)；采用強化學(xué)習(xí)的方法，根據(jù)列車運行數(shù)據(jù)以及更新的動力學(xué)模型基于彈性間隔評估模型確定虛擬編組列車的彈性最優(yōu)控制目標(biāo)函數(shù)；彈性間隔評估模型是基于兩列相鄰列車之間的相對制動距離計算安全跟車間距，以設(shè)定間隔跟車距離協(xié)同運行的數(shù)學(xué)模型；采用交叉熵算法對彈性最優(yōu)控制目標(biāo)函數(shù)進行求解，得到控制序列，以對虛擬編組列車進行編隊協(xié)同跟蹤控制。本申請旨在提高編隊協(xié)同跟蹤控制的準(zhǔn)確性以及穩(wěn)定性。

本發(fā)明授權(quán)一種編隊協(xié)同跟蹤控制方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品在權(quán)利要求書中公布了：1.一種編隊協(xié)同跟蹤控制方法，其特征在于，所述編隊協(xié)同跟蹤控制方法包括： 獲取虛擬編組列車的運行數(shù)據(jù)；所述虛擬編組列車是由多個單質(zhì)點列車組成的耦合列車集群； 將所述運行數(shù)據(jù)輸入至深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動力學(xué)模型中，得到輸出狀態(tài)數(shù)據(jù)；所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動力學(xué)模型是采用歷史的運行數(shù)據(jù)以及對應(yīng)的輸出狀態(tài)數(shù)據(jù)作為離線數(shù)據(jù)集，對深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練得到的； 采用強化學(xué)習(xí)的方法，根據(jù)所述輸出狀態(tài)數(shù)據(jù)基于彈性間隔評估模型確定虛擬編組列車的彈性最優(yōu)控制目標(biāo)函數(shù)；所述彈性間隔評估模型是基于兩列相鄰列車之間的相對制動距離計算安全跟車間距，以設(shè)定間隔跟車距離協(xié)同運行的數(shù)學(xué)模型； 采用交叉熵算法對所述彈性最優(yōu)控制目標(biāo)函數(shù)進行求解，得到控制序列；所述控制序列用于對虛擬編組列車進行編隊協(xié)同跟蹤控制； 列車實際運行間距和最小安全間距計算公式如下： ； 其中，為前行列車的車身長度；為時刻后行列車常用制動距離；為時刻前行列車緊急制動距離；為時刻反應(yīng)時間內(nèi)列車行駛的距離；為停車安全裕量；為列車的位移； 設(shè)計最優(yōu)跟蹤間距為： ； 其中，為最優(yōu)間距調(diào)整系數(shù)；則相鄰列車之間的彈性設(shè)計為： 。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人華東交通大學(xué)，其通訊地址為：330013 江西省南昌市經(jīng)濟技術(shù)開發(fā)區(qū)雙港東大街808號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。