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龍圖騰網獲悉湖南大學申請的專利一種基于時序預測網絡的四輪轉向智能車輛橫向動力學參數辨識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：CN119937385B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202510015112.2，技術領域涉及：G05B19/042；該發明授權一種基于時序預測網絡的四輪轉向智能車輛橫向動力學參數辨識方法是由白中浩;王博韜;郭雅各;李文祥設計研發完成，并于2025-01-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于時序預測網絡的四輪轉向智能車輛橫向動力學參數辨識方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于時序預測網絡的四輪轉向智能車輛橫向動力學參數辨識方法，包括四輪轉向車輛動力學模型以及基于車輛歷史狀態的車輛動力學參數辨識模型。該方法從真實車輛傳感器或者虛擬仿真駕駛平臺獲取車輛狀態信息，選取易通過傳感器測得的車輛狀態量作為觀測器數據來源，將其分為歷史特征和未來狀態，其中歷史特征作為觀測器輸入，未來狀態作為訓練標簽，結合三自由度四輪轉向車輛動力學理論，對傳感器難以測得的前后輪側偏剛度、轉動慣量進行辨識。本方法考慮了車輛狀態的時序特性，合理設計時序預測網絡實現了同時對四輪轉向智能車輛多個橫向動力學參數的辨識，同時該方法可以結合已有控制算法實現更加精準的車輛穩定性控制，有效提高智能車輛行駛安全性。

本發明授權一種基于時序預測網絡的四輪轉向智能車輛橫向動力學參數辨識方法在權利要求書中公布了：1.一種四輪轉向智能車輛橫向動力學參數辨識方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟一、搭建車輛狀態數據采集系統，通過虛擬仿真駕駛平臺或者真實車輛傳感器對四輪轉向車輛在不同工況下行駛的狀態信息進行定時間步長采集，將得到的車輛狀態數據按車輛歷史特征和未來狀態制作成數據集并劃分為訓練集、驗證集、修正集、測試集； 步驟二、搭建基于LSTM和注意力機制的四輪轉向車輛橫向動力學參數時序預測網絡； 步驟三、建立四輪轉向車輛動力學模型，并將動力學公式作為先驗物理知識與上述時序預測網絡相結合，形成完整的四輪轉向智能車輛橫向動力學參數觀測器框架； 步驟四、通過訓練集對時序預測網絡進行訓練，采用均方誤差作為損失函數進行優化，三自由度車輛動力學模型為簡化模型，與真實車輛和Carsim車輛模型存在差異，導致實際預測結果與真實值之間存在一定的系統誤差，通過修正集實現六階多項式擬合，得到準確的車輛橫向動力學參數； 步驟五、將訓練好的觀測器與四輪轉向車輛橫縱向MPC軌跡跟蹤控制器結合，通過Carsim-Simulink聯合仿真的方式驗證該觀測器在不同工況下的表現。

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湖南大學，其通訊地址為：410082 湖南省長沙市岳麓區麓山南路麓山門；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”。