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龙图腾网获悉东风商用车有限公司申请的专利一种驾驶室悬置控制方法、系统、设备及存储介质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：CN119568296B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202411953687.0，技术领域涉及：B62D33/06；该发明授权一种驾驶室悬置控制方法、系统、设备及存储介质是由李英昊;谭川;谢万春;赵曜;宋玉斌;舒庭伟设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种驾驶室悬置控制方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种驾驶室悬置控制方法、系统、设备及存储介质，由于通过DQN模型驾驶室悬置控制模型，结合多模态的输入，即输入车速、驾驶室四个悬置点的垂向振动加速度、驾驶室侧倾角、车辆前方路面照片，在多个可能得决策中输出关于四个悬置点的垂向振动加速度、驾驶室侧倾角的最优决策动作，根据最优决策动作调整调整悬置刚度和阻尼，减少驾驶室振动和同时控制四个悬置点的垂向振动加速度、驾驶室侧倾角，以提高驾驶舒适性和车辆稳定性；另外也实现了根据复杂的实时路面状况和驾驶条件动态调整悬置刚度和阻尼，提高系统的自适应性和鲁棒性；设计了综合考虑驾驶室振动加速度和侧倾角的奖励函数，能够全面评估系统的性能，控制精确，指导优化方向。

本发明授权一种驾驶室悬置控制方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种驾驶室悬置控制方法，其特征在于，其包括： 在车辆行驶过程中获取状态信息；状态信息包括车速、驾驶室四个悬置点的垂向振动加速度、驾驶室侧倾角、车辆前方路面照片； 将所述状态信息输入DQN模型驾驶室悬置控制模型中，以计算出多个潜在决策动作以及各潜在决策动作相对于驾驶室四个悬置点的垂向振动加速度和驾驶室侧倾角的实际回报奖励； 对多个潜在决策动作动作的实际回报奖励进行解析，以输出最优决策动作；然后根据所述最优决策动作，调整驾驶室四个悬置点的弹簧刚度和减振器阻尼； 训练形成所述DQN模型驾驶室悬置控制模型，包括以下步骤： 初始化DQN模型驾驶室悬置控制模型的DQN网络结构、网络权重参数和经验回放缓冲区； 获取数据采样集，并存储在经验回放缓冲区中；数据采样集包括按照时间先后顺序分布的多个数据点；获取数据点遵循以下流程：利用当前时间步的所述状态信息，结合ε-greedy策略选择一个决策动作；执行选择的决策动作，以调整驾驶室四个悬置点的弹簧刚度和减振器阻尼，然后获取执行选择的决策动作后的四个悬置点的垂向振动加速度和驾驶室的侧倾角；根据所述四个悬置点的垂向振动加速度和驾驶室的侧倾角，并结合预定义奖励函数计算出即时奖励；将当前时间步的状态信息、当前时间步的决策动作、执行当前时间步的决策动作后得到的即时奖励、下一时间步的状态信息记作为当前时间步的数据点； 从经验回放缓冲区中随机抽取一批数据点；然后利用一批所述数据点对所述DQN网络结构进行离线训练，并更新网络权重参数，直至DQN模型驾驶室悬置控制模型收敛至满足预设性能指标的状态；利用一批所述数据点对所述DQN网络结构进行训练，并更新网络权重参数，直至DQN模型驾驶室悬置控制模型收敛至满足预设性能指标的状态，包括以下步骤：对每个数据点利用所述DQN网络结构和初始的网络权重参数算出当前时间步的状态信息的预测回报奖励估值，以及下一时间步的状态信息的未来奖励值；基于第一预定义函数，并结合每个数据点的即时奖励和未来奖励值，计算出每个数据点的实际回报奖励；利用梯度下降算法，并结合所述实际回报奖励和预测回报奖励估值更新网络权重参数，直到以更新后的网络权重参数结合DQN网络结构计算得到的差值满足第一条件或第二条件，且预测回报奖励估值满足车辆舒适性要求；以最终的网络权重参数和DQN网络结构形成所述DQN模型驾驶室悬置控制模型。

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