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本发明涉及一种基于人车风险状态的人机共驾控制权决策方法，属于汽车辅助驾驶技术领域和自动驾驶技术领域，特别是涉及到一种基于人车风险状态的人机共驾控制权决策方法；包括基于人、车风险监测信息的智能体环境特征提取、基于完全信息静态博弈理论的强化学习风险决策框架以及对不同切换时机进行标定的控制权决策方法。本发明提出的人机共驾控制权决策方法，能够为智能车辆处于高度风险状态时及时切换控制权至自动驾驶系统提供理论支持，在特殊情况下由自动驾驶系统接管车辆并降低行车风险。

本申请公开了一种液压机械无级变速装载机实时工况识别方法，涉及液压机械无级变速技术领域。方法包括：实时获取发动机状态参数、液压机械状态参数、以及车辆状态参数，其中，车辆参数包括制动踏板的开度、加速踏板的开度和车辆速度；将液压机械状态参数、发动机状态参数输入至转向/作业负载估计模型中，获得转向/作业负载估计值；根据车辆速度计算得到当前车辆加速度；根据转向/作业负载估计值、制动踏板的开度、加速踏板的开度、车辆速度以及车辆加速度确定车辆当前所处的工况。本申请用于实时识别液压机械无级变速装载机的工况。

本发明提供一种基于深度强化学习的混合动力电动车系统控制方法，其中包括以下步骤：S1、获取插电式混合动力物流轻卡在历史行驶过程中的多维路况信息；S2、建立整车动力系统模型；S3、对两个电机进行预优化处理，降低优化的维度；S4、进行动态规划计算，生成状态转移数据集；S5、确定强化学习算法需要的状态变量，动作变量以及奖励函数；S6、用步骤S4生成的状态转移数据集，对critic与actor网络进行预训练；S7、搭建环境‑智能体模型，利用深度强化学习算法不断迭代训练能量管理策略。S8、对上述模型进行应用。其利用DDPG算法进行模型训练，获得训练后的深度强化学习智能体，在保证燃油经济性的情况下实现物流轻卡对固定路线下随机工况的自适应能力。

本方案涉及一种纯电动汽车所处环境的海拔高度估算方法、装置及纯电动汽车，以实现在取消大气压力传感器后对车辆所处环境的海拔高度进行估算。该纯电动汽车包括真空制动助力系统，真空制动助力系统包括真空泵和用于检测真空制动助力系统内部的真空压力的真空压力传感器，真空泵用于抽取真空制动助力系统内部的空气以提供真空制动助力系统内部的真空，该方法包括：在真空压力传感器检测到真空制动助力系统内部的真空压力低于设定压力时，控制真空泵启动；获取真空压力传感器在真空泵启动后所检测到的目标真空压力；通过目标真空压力和纯电动汽车所处环境的海拔高度的预定关系，确定纯电动汽车所处环境的海拔高度。

本发明公开了一种基于空气动力学优化的队列车辆的行驶管理方法，包括，通过车辆速度传感器采集单体列队车辆行驶时的行驶速度；根据云端平台有限元仿真技术计算列队车辆中单车行驶受到的空气阻力C和车辆xi行驶受到的空气阻力Ci，并将该数据传送至队列车辆远程收费计算平台中；当收费系统判定为扣费时，队列车辆中该车需缴纳一定费用用以补偿队列车辆中的其他车辆；当收费系统判定为补偿时，队列车辆中该车会收到一笔金额用以补偿在队列行驶中的带动消耗。本发明能够对处于队列中的每辆车的燃油节省进行公平分配，在保证整体队列车辆燃油经济性的同时，也保证了个体车辆的利益补偿问题；具有更好的管理范围与灵活度。