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龙图腾网恭喜中国人民解放军火箭军工程大学申请的专利基于神经网络与无迹卡尔曼滤波的多轴特种车状态估计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115406446B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211015026.4，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权基于神经网络与无迹卡尔曼滤波的多轴特种车状态估计方法是由刘志浩;舒洪斌;于传强;陈渐伟;周伯俊;唐圣金;刘秀钰;高蕾设计研发完成，并于2022-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络与无迹卡尔曼滤波的多轴特种车状态估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于神经网络与无迹卡尔曼滤波的多轴特种车状态估计方法，包括步骤一：首先利用传感器采集车辆信号数据，形成车辆数据信号包；步骤二：利用神经网络模块对传感器信号数据进行处理，估计伪质心侧偏角和伪侧倾角；步骤三，将所述神经网络模块所获得的伪质心侧偏角和伪侧倾角作为“伪测量”输入到无迹卡尔曼模块中，利用无迹卡尔曼模块最终得出多轴特种车辆的质心侧偏角和侧倾角；本方法通过利用神经网络和无迹卡尔曼滤波两种算法对多轴特种车辆的质心侧偏角和侧倾角两个主要控制参数同时进行估计，能够有效解决强非线性系统的问题，具有算法精度高、适用范围广和稳定性好的特点。

本发明授权基于神经网络与无迹卡尔曼滤波的多轴特种车状态估计方法在权利要求书中公布了：1.基于神经网络与无迹卡尔曼滤波的多轴特种车状态估计方法，其特征在于：包括 步骤一：首先利用传感器采集车辆信号数据，形成车辆数据信号包；所述传感器为设置在车身上的传感器，所述信号数据包括侧向加速度信号、纵向加速度信号、横摆角速度传感器信号和侧倾角速度传感器信号； 步骤二：利用神经网络模块对传感器信号数据进行处理，估计伪质心侧偏角和伪侧倾角； 步骤三，将所述神经网络模块所获得的伪质心侧偏角和伪侧倾角作为“伪测量”输入到无迹卡尔曼模块中，利用无迹卡尔曼模块最终得出多轴特种车辆的质心侧偏角和侧倾角； 步骤三所述的无迹卡尔曼模块的设计过程包括 S3.1建立无迹卡尔曼滤波模块的状态方程； S3.2在建立得到无迹卡尔曼滤波状态方程的基础上，利用UKF滤波算法进行状态估计，建立系统估计方程； 步骤S3.2所述的系统估计方程的建立过程包括 1根据步骤S3.1可以得到系统的状态空间方程表示为： 式中，xk+1,zk,uk分别为系统状态量、观测量和输入量；wk和vk分别为过程噪声和观测噪声； 2根据所建立的微分方程式9-12，状态空间方程表示为： y＝C·x+v15 式中，状态向量输入向量u为方向盘转角δ；观测向量 3UKF滤波算法利用相似分布原理，计算的Sigma点集跟原分布均值和协方差一样，带进非线性系统后进行无迹变换，进而得出估计量。

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