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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利一种高速列车辅助驾驶控制方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116513274B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310080223.2，技术领域涉及：B61L27/20；该发明授权一种高速列车辅助驾驶控制方法及系统是由杨辉;王长远;江明;谢春华;李智宇;张坤鹏;周艳丽;付雅婷设计研发完成，并于2023-02-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高速列车辅助驾驶控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种高速列车辅助驾驶控制方法及系统，该方法包括构建高速列车操纵过程端‑边‑云协同系统，基于高速列车操纵过程速度变化机理特性及级位变化机理特性的动态分析，构建速度及级位机理特性模型；根据从协同系统中获取的列车及线路数据、速度及级位机理特性模型和LSTM神经网络结构确定基于LSTM的高速列车辅助驾驶控制策略预测模型；边缘层结合实时采集到的数据及端层所获取的数据，利用从云层下载的基于大量历史数据离线建立好的基于LSTM的高速列车辅助驾驶控制策略预测模型确定高速列车辅助驾驶控制策略，并通过5G网络发送至车载边缘计算节点进行辅助驾驶控制。本发明可提高高速列车运行过程中辅助驾驶控制策略预测的准确性。

本发明授权一种高速列车辅助驾驶控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种高速列车辅助驾驶控制方法，其特征在于，包括： 构建高速列车操纵过程端-边-云协同系统；所述高速列车操纵过程端-边-云协同系统包括用于里程和坡度的采集、存储和传输的端层、用于列车牵引制动力、列车牵引制动级位和列车运行速度的采集、存储和传输并基于获取的数据和下载的高速列车操纵过程预测模型来在线确定高速列车辅助驾驶控制策略的边缘层以及用于基于大量历史数据离线构建高速列车操纵过程模型供边缘层下载，并接收备份来自端层及边缘层的工况信息及处理结果供后期调用的云层；所述工况信息包括：列车运行状态信息和线路状态信息；所述处理结果包括列车运行速度预测结果、列车牵引制动级位预测结果； 基于高速列车操纵过程速度变化机理特性及级位变化机理特性的动态分析，构建速度及级位机理特性模型； 根据从高速列车操纵过程端-边-云协同系统中获取的列车及线路数据、速度及级位机理特性模型和LSTM神经网络结构确定基于LSTM的高速列车辅助驾驶控制策略预测模型； 边缘层结合实时采集到的数据及端层所获取的数据，利用从云层下载的基于大量历史数据离线建立好的基于LSTM的高速列车辅助驾驶控制策略预测模型确定高速列车辅助驾驶控制策略，并通过5G网络发送至车载边缘计算节点进行辅助驾驶控制；高速列车辅助驾驶控制策略包括一输入策略下以之前时刻的线路里程来预测下一时刻的列车运行速度；二输入策略下以之前时刻线路里程及坡度来预测下一时刻列车速度；三输入策略下以之前时刻线路里程及坡度、列车牵引制动力来预测下一时刻列车速度；四输入策略下以之前时刻线路里程及坡度、列车牵引制动力及牵引制动级位来预测下一时刻列车速度；五输入策略下以之前时刻线路里程及坡度、列车牵引制动力、牵引制动级位及运行速度来预测下一时刻列车速度；四输入策略下以之前时刻线路里程及坡度、列车牵引制动力及速度来预测下一时刻列车牵引制动级位；五输入策略下以之前时刻线路里程及坡度、列车牵引制动力、运行速度及牵引制动级位来预测下一时刻列车牵引制动级位； 所述基于高速列车操纵过程速度变化机理特性及级位变化机理特性的动态分析，构建速度及级位机理特性模型，具体包括以下公式： 式中，s，e，t，m分别为列车运行速度、列车牵引制动级位、时间及线路里程，Mt为列车总质量，Dr和Db为列车牵引手柄级位和制动手柄级位，kr和kb分别为列车牵引和制动的标志位系数，R和B列车牵引力和制动力，与Dr，s和Db有关，Gm表示弯道阻力；Ws表示空气阻力；U为列车手柄级位特性，与kr，kb，Dr和Db有关。

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