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龍圖騰網獲悉東風商用車有限公司申請的專利一種駕駛室懸置控制方法、系統、設備及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119568296B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411953687.0，技術領域涉及：B62D33/06；該發明授權一種駕駛室懸置控制方法、系統、設備及存儲介質是由李英昊;譚川;謝萬春;趙曜;宋玉斌;舒庭偉設計研發完成，并于2024-12-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種駕駛室懸置控制方法、系統、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本申請涉及一種駕駛室懸置控制方法、系統、設備及存儲介質，由于通過DQN模型駕駛室懸置控制模型，結合多模態的輸入，即輸入車速、駕駛室四個懸置點的垂向振動加速度、駕駛室側傾角、車輛前方路面照片，在多個可能得決策中輸出關于四個懸置點的垂向振動加速度、駕駛室側傾角的最優決策動作，根據最優決策動作調整調整懸置剛度和阻尼，減少駕駛室振動和同時控制四個懸置點的垂向振動加速度、駕駛室側傾角，以提高駕駛舒適性和車輛穩定性；另外也實現了根據復雜的實時路面狀況和駕駛條件動態調整懸置剛度和阻尼，提高系統的自適應性和魯棒性；設計了綜合考慮駕駛室振動加速度和側傾角的獎勵函數，能夠全面評估系統的性能，控制精確，指導優化方向。

本發明授權一種駕駛室懸置控制方法、系統、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種駕駛室懸置控制方法，其特征在于，其包括： 在車輛行駛過程中獲取狀態信息；狀態信息包括車速、駕駛室四個懸置點的垂向振動加速度、駕駛室側傾角、車輛前方路面照片； 將所述狀態信息輸入DQN模型駕駛室懸置控制模型中，以計算出多個潛在決策動作以及各潛在決策動作相對于駕駛室四個懸置點的垂向振動加速度和駕駛室側傾角的實際回報獎勵； 對多個潛在決策動作動作的實際回報獎勵進行解析，以輸出最優決策動作；然后根據所述最優決策動作，調整駕駛室四個懸置點的彈簧剛度和減振器阻尼； 訓練形成所述DQN模型駕駛室懸置控制模型，包括以下步驟： 初始化DQN模型駕駛室懸置控制模型的DQN網絡結構、網絡權重參數和經驗回放緩沖區； 獲取數據采樣集，并存儲在經驗回放緩沖區中；數據采樣集包括按照時間先后順序分布的多個數據點；獲取數據點遵循以下流程：利用當前時間步的所述狀態信息，結合ε-greedy策略選擇一個決策動作；執行選擇的決策動作，以調整駕駛室四個懸置點的彈簧剛度和減振器阻尼，然后獲取執行選擇的決策動作后的四個懸置點的垂向振動加速度和駕駛室的側傾角；根據所述四個懸置點的垂向振動加速度和駕駛室的側傾角，并結合預定義獎勵函數計算出即時獎勵；將當前時間步的狀態信息、當前時間步的決策動作、執行當前時間步的決策動作后得到的即時獎勵、下一時間步的狀態信息記作為當前時間步的數據點； 從經驗回放緩沖區中隨機抽取一批數據點；然后利用一批所述數據點對所述DQN網絡結構進行離線訓練，并更新網絡權重參數，直至DQN模型駕駛室懸置控制模型收斂至滿足預設性能指標的狀態；利用一批所述數據點對所述DQN網絡結構進行訓練，并更新網絡權重參數，直至DQN模型駕駛室懸置控制模型收斂至滿足預設性能指標的狀態，包括以下步驟：對每個數據點利用所述DQN網絡結構和初始的網絡權重參數算出當前時間步的狀態信息的預測回報獎勵估值，以及下一時間步的狀態信息的未來獎勵值；基于第一預定義函數，并結合每個數據點的即時獎勵和未來獎勵值，計算出每個數據點的實際回報獎勵；利用梯度下降算法，并結合所述實際回報獎勵和預測回報獎勵估值更新網絡權重參數，直到以更新后的網絡權重參數結合DQN網絡結構計算得到的差值滿足第一條件或第二條件，且預測回報獎勵估值滿足車輛舒適性要求；以最終的網絡權重參數和DQN網絡結構形成所述DQN模型駕駛室懸置控制模型。

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