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Using machine learning techniques to estimate available energy for vehicles

机译:使用机器学习技术来估算车辆的可用能源

摘要

Controlling a vehicle according to a trained neural network model capable of being used to generate an output from which one or more vehicle operating variables can be estimated. The neural network model can be used to process, as input, aggregated data corresponding to operational and/or environmental characteristics experienced by the vehicle during at least a portion of a voyage. The aggregated data can include a range of values collected over a period of time when the vehicle is traversing the portion of the voyage. The output generated by the neural network model, based on processing the input, can be further processed in order to determine, for example, an estimated state of charge and/or an estimated remaining flight time for the vehicle. Such estimated values can thereafter be used by a controller of the vehicle to maintain course or maneuver to a charging station.
机译:根据能够用于生成可以估计一个或多个车辆操作变量的输出的训练神经网络模型来控制车辆。 神经网络模型可用于处理与车辆在航行的至少一部分期间由车辆经历的操作和/或环境特征进行处理。 聚合数据可以包括在车辆穿过航行的一部分时收集的一系列值。 基于处理输入的神经网络模型产生的输出可以进一步处理,以便确定例如估计的电荷状态和/或车辆的估计剩余飞行时间。 此后,该估计值可以由车辆的控制器使用,以将过程或操纵保持在充电站。

著录项

  • 公开/公告号US11119494B2

    专利类型

  • 公开/公告日2021-09-14

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 WING AVIATION LLC;

    申请/专利号US201916241204

  • 发明设计人 KAIWEN GU;MATTHEW NUBBE;

    申请日2019-01-07

  • 分类号G05D1/02;B60L58/12;G06N3/08;G06N20;G05D1;G01C21/34;G06N5/04;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 21:01:31

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