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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。

本发明涉及一种基于双冗余智驾系统的车辆远程接管方法、系统及介质，所述方法包括：M1.自动驾驶车辆行驶在道路上，当车辆发生故障或遇到特殊场景时，按照场景进行划分，可分为最小风险策略原因导致的远程接管场景、车辆被逼停卡滞造成的接管场景和远程台架主动接管场景；M2.基于所述最小风险策略原因导致的远程接管场景或车辆被逼停车卡滞造成的接管场景，采用第一远程驾驶接管安全冗余算法对自动驾驶车辆进行远程接管，并更新自动驾驶车辆状态。本发明不仅通过远程接管系统控制车辆行驶到安全路端，提升无人驾驶车辆的安全性，而且大大降低无人驾驶车辆的事故发生率，保证车辆的运行效率，提升经济效益。

本发明涉及一种用于智能驾驶车辆的减速度的校正方法、系统及介质，所述方法包括：M1.车辆行驶在道路上，基于车载减速度传感器实时获取车辆的减速度的数据信息，基于车载速度传感器实时获取车辆的速度的数据信息，基于车载轮速计实时获取车辆的车轮转速的数据信息；M2.基于所述车辆的速度的数据信息、车轮转速的数据信息和减速度的数据信息，构建车辆总减速度多项式，对车辆的总减速度进行推算，得到车辆的总减速度的数据信息。本发明不仅对智能驾驶车辆加减速度校正，控制目标值和请求值偏差，实现更加精准的控制，而且对整个减速度的过程进行实时监测，提升车辆行驶的安全性和乘客的乘车体验。