一种无人驾驶车辆续航里程的控制方法、系统及存储介质
By using adaptive learning recurrent neural networks and an improved long-nosed raccoon optimization algorithm, the problem of inaccurate range prediction for autonomous vehicles was solved, achieving range optimization and efficient energy utilization, thereby improving the operational capabilities and battery life of unmanned patrol vehicles.
CN121316841BActive Publication Date: 2026-07-17东风悦享科技有限公司
Patent Information
- Authority / Receiving Office
- CN · China
- Patent Type
- Patents(China)
- Current Assignee / Owner
- 东风悦享科技有限公司
- Filing Date
- 2025-11-12
- Publication Date
- 2026-07-17
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Abstract
本发明涉及一种无人驾驶车辆续航里程的控制方法、系统及存储介质，所述方法包括：Q1.无人驾驶车辆进行巡逻任务过程中，采集车辆行驶道路的路况的数据信息，并基于温度传感器实时获取车辆周围环境的温度的数据信息，基于实时获取车辆剩余电量的数据信息；Q2.基于所述车辆剩余电量的数据信息、所述车辆周围环境的温度的数据信息和所述车辆行驶道路的路况的数据信息，采用基于自适应学习的循环神经网络预测算法对车辆的续航里程进行预测，得到预测后的车辆的续航里程的数据信息。本发明不仅能够根据周围的环境温度和道路路况，对车辆的续航里程进行精确的预测，而且降低了人工出勤干预补电及拖车的风险，提升了巡逻车组作业半径以及作业效率。
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