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公开(公告)号：CN115170011A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210477928.3
申请日：2022-04-29
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种学习型的电动物流车辆动态调度方法，包括以下步骤：基于实时道路环境以及物流车负载信息建立车辆在动态路径中任意两个节点之间的链路能量消耗模型；基于所述链路能量消耗模型，采用马尔可夫决策过程描述动态电动车辆路径问题，包括：构建动态请求物流交通模型，将所述动态请求物流交通模型转换为马尔可夫决策过程；建立能耗最低目标函数；采用强化学习算法求解所述目标函数得出最佳能耗物流配送方案。本发明方法针对动态物流信息具有较高的实时性，实现了物流配送整体能量效率提升。
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公开(公告)号：CN114266386B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202111449906.8
申请日：2021-12-01
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/0631 , G06Q10/0835
Abstract: 本发明提出了一种电动汽车车队经济性路由方法、装置、车辆及存储介质，其中路由方法包括以下步骤：步骤1：构建包括充电站、仓库以及客户地的地图模型，以实现地图的路口和路段划分；步骤2：在步骤1建立的地图模型上添加约束，生成路径代价集；所述约束包括车辆在所有路段时的加速度、速度、地形以及动力系统效率；步骤3：计算客户地、充电站和仓库之间的能耗成本，寻找两两之间的能耗最小路径，构建客户需求库；步骤4：选择最优路径，实现从仓库分发车辆得最终总能量成本最小目的。本发明考虑实际的地形、动力系统效率、包括加速和刹车在内的速度变化的能耗精确模型，并将能量消耗估计融入到电动汽车路径问题的集成化管理中，具有高精度集成特性。
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公开(公告)号：CN114862306B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202210423508.7
申请日：2022-04-21
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/0835 , G06Q10/083
Abstract: 本发明公开了一种重型车辆生态驾驶路线优化方法及系统，涉及智能网联车辆生态驾驶技术领域，解决了重型车辆在货物运输过程中能耗较大的技术问题，其技术方案要点是通过云技术实时获取外部数据，综合考虑道路交通、天气条件以及车辆自身状态对能耗的影响，同时通过优化速度谱和档位谱来降低车辆行驶能耗，以满足货物运输时间限制条件和能耗最优为目标，通过迪杰斯特拉算法进一步确定最佳生态驾驶路线。该优化方法及系统对于降低重型车辆在货运过程中的能量消耗具有积极意义，优化系统不仅能够在货物运输任务开始前进行离线应用，同时也可以对货物运输过程中出现的突发事件做出实时动态反应。
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公开(公告)号：CN114254811B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202111449815.4
申请日：2021-12-01
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q50/06 , G06F16/29 , G06F16/901
Abstract: 本发明提出了一种插电式混合动力汽车路由方法、装置、车辆及存储介质，路由方法包括以下步骤：地图模型的建立；路径状态的划分；目标函数的构建；有效状态集的构建；最优路径的选择。本发明针对混合动力汽车提出了一种高实时性插电式混合动力汽车经济性路由方法。基于构建的地图模型，并考虑充电站约束，以实现地图的路口和路段划分，计算各路段边权，构建路径策略状态集，提取节点有效状态，求解成本最小路径，该方法解决了混合动力汽车不确定边权问题，方法实时性高。
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公开(公告)号：CN114781706B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202210371289.2
申请日：2022-04-11
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/0835 , G06Q50/40
Abstract: 本发明公开了一种物流车辆配送调度方法、车辆、电子设备及存储介质，配送调度方法包括以下步骤：插电式混合动力车辆路径问题数学模型的建立；通过自适应大邻域搜索算法求解最小燃油成本路径；利用动态规划求解插电式混合动力汽车最优能量管理策略。本发明针对插电式混合动力汽车提出了一种插电式混合动力物流车辆配送调度方法及装置。基于物流路网模型，搭建物流配送车辆路径问题的数学模型，并且采用自适应大领域搜索算法求解最小燃油成本路径，构建插电式混合动力汽车能量优化模型以及最优能量管理策略目标函数，并采用动态规划的方法对目标函数进行求解，该方法具有较高的实时性，实现了物流配送整体能量效率提升。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116843055A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310604901.0
申请日：2023-05-26
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/063 , G06Q50/26 , G06F30/20 , G08G1/07 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明提出一种分层式滚动优化控制方法来解决混合交通条件下高速公路入口匝道智能网联车辆的合流控制问题。首先建立了非线性车辆纵向动力学模型，构建包含车辆动力约束和车间安全距离约束的多车协同合流问题。提出以高效、节能通行为目标的分层式协同合流控制架构，其中上层基于极小值原理求解无约束最优控制问题以规划灵活合流点，下层利用上层提供的灵活合流点，设计控制李雅普诺夫函数和控制势垒函数，重构优化问题的目标和约束表达形式，将多安全约束最优控制问题转化为二次规划问题,获取最优控制律，以实现安全合流。本发明提出的入口匝道合流控制方法可在满足多种严格安全约束的同时，优化混合交通环境下车辆驾驶性能和交通整体表现。
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公开(公告)号：CN114862306A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210423508.7
申请日：2022-04-21
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/08
Abstract: 本发明公开了一种重型车辆生态驾驶路线优化方法及系统，涉及智能网联车辆生态驾驶技术领域，解决了重型车辆在货物运输过程中能耗较大的技术问题，其技术方案要点是通过云技术实时获取外部数据，综合考虑道路交通、天气条件以及车辆自身状态对能耗的影响，同时通过优化速度谱和档位谱来降低车辆行驶能耗，以满足货物运输时间限制条件和能耗最优为目标，通过迪杰斯特拉算法进一步确定最佳生态驾驶路线。该优化方法及系统对于降低重型车辆在货运过程中的能量消耗具有积极意义，优化系统不仅能够在货物运输任务开始前进行离线应用，同时也可以对货物运输过程中出现的突发事件做出实时动态反应。
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公开(公告)号：CN114781706A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210371289.2
申请日：2022-04-11
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种物流车辆配送调度方法、车辆、电子设备及存储介质，配送调度方法包括以下步骤：插电式混合动力车辆路径问题数学模型的建立；通过自适应大邻域搜索算法求解最小燃油成本路径；利用动态规划求解插电式混合动力汽车最优能量管理策略。本发明针对插电式混合动力汽车提出了一种插电式混合动力物流车辆配送调度方法及装置。基于物流路网模型，搭建物流配送车辆路径问题的数学模型，并且采用自适应大领域搜索算法求解最小燃油成本路径，构建插电式混合动力汽车能量优化模型以及最优能量管理策略目标函数，并采用动态规划的方法对目标函数进行求解，该方法具有较高的实时性，实现了物流配送整体能量效率提升。
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公开(公告)号：CN114266386A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111449906.8
申请日：2021-12-01
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提出了一种电动汽车车队经济性路由方法、装置、车辆及存储介质，其中路由方法包括以下步骤：步骤1：构建包括充电站、仓库以及客户地的地图模型，以实现地图的路口和路段划分；步骤2：在步骤1建立的地图模型上添加约束，生成路径代价集；所述约束包括车辆在所有路段时的加速度、速度、地形以及动力系统效率；步骤3：计算客户地、充电站和仓库之间的能耗成本，寻找两两之间的能耗最小路径，构建客户需求库；步骤4：选择最优路径，实现从仓库分发车辆得最终总能量成本最小目的。本发明考虑实际的地形、动力系统效率、包括加速和刹车在内的速度变化的能耗精确模型，并将能量消耗估计融入到电动汽车路径问题的集成化管理中，具有高精度集成特性。
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公开(公告)号：CN114254811A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111449815.4
申请日：2021-12-01
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F16/29 , G06F16/901
Abstract: 本发明提出了一种插电式混合动力汽车路由方法、装置、车辆及存储介质，路由方法包括以下步骤：地图模型的建立；路径状态的划分；目标函数的构建；有效状态集的构建；最优路径的选择。本发明针对混合动力汽车提出了一种高实时性插电式混合动力汽车经济性路由方法。基于构建的地图模型，并考虑充电站约束，以实现地图的路口和路段划分，计算各路段边权，构建路径策略状态集，提取节点有效状态，求解成本最小路径，该方法解决了混合动力汽车不确定边权问题，方法实时性高。
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