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龍圖騰網獲悉北京理工大學申請的專利一種車輛滑動參數的估計方法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：CN119106499B 。

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：202411234646.6，技術領域涉及：G06F30/15；該發明授權一種車輛滑動參數的估計方法是由劉海鷗;李志偉;李世豪;張翔;王博洋;薛明軒設計研發完成，并于2024-09-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種車輛滑動參數的估計方法在說明書摘要公布了：本發明涉及車輛滑動參數的估計方法，涉及智能車輛技術領域，解決了現有技術對車輛在越野場景下的滑動參數預測困難的問題。該車輛滑動參數的估計方法包括：獲取目標場景的點云數據、圖像數據以及車輛的軌跡數據；將所述目標場景的點云數據、圖像數據以及車輛的軌跡數據輸入至預先訓練完成的滑動參數估計模型，得到滑動參數的估計結果。

本發明授權一種車輛滑動參數的估計方法在權利要求書中公布了：1.一種車輛滑動參數的估計方法，其特征在于，包括以下步驟： 獲取目標場景的點云數據、圖像數據以及車輛的軌跡數據； 將所述目標場景的點云數據、圖像數據以及車輛的軌跡數據輸入至預先訓練完成的滑動參數估計模型，得到滑動參數的估計結果；其中， 所述滑動參數估計模型包括依次連接的特征提取網絡、特征融合網絡、滑動參數識別網絡、線性層； 所述特征提取網絡包括用于提取點云特征的第一殘差網絡、用于提取圖像特征的第二殘差網絡以及軌跡特征提取網絡； 所述特征融合網絡包括用于將點云特征和軌跡特征進行融合的第一融合網絡以及用于將圖像特征和軌跡特征進行融合的第二融合網絡； 所述滑動參數識別網絡包括用于對融合后的點云特征和軌跡特征進行滑動參數學習的第一卷積長短期記憶網絡和用于對融合后的圖像特征和軌跡特征進行滑動參數學習的第二卷積長短期記憶網絡； 所述滑動參數估計模型的訓練方法包括： 獲取目標場景的點云數據、圖像數據、車輛的軌跡數據及其對應的滑動參數標簽； 將所述目標場景的點云數據、圖像數據以及車輛的軌跡數據輸入至滑動參數估計模型的初始模型，得到滑動參數的初步估計結果； 基于所述滑動參數的初步估計結果和所述滑動參數標簽之間的比較，更新所述滑動參數估計模型的初始模型； 所述滑動參數標簽通過以下方式計算： 其中，s為滑動參數標簽，vq為車輛牽連速度，vs為卷繞速度。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京理工大學，其通訊地址為：100081 北京市海淀區中關村南大街5號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。