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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种基于时序预测网络的四轮转向智能车辆横向动力学参数辨识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：CN119937385B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510015112.2，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权一种基于时序预测网络的四轮转向智能车辆横向动力学参数辨识方法是由白中浩;王博韬;郭雅各;李文祥设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时序预测网络的四轮转向智能车辆横向动力学参数辨识方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于时序预测网络的四轮转向智能车辆横向动力学参数辨识方法，包括四轮转向车辆动力学模型以及基于车辆历史状态的车辆动力学参数辨识模型。该方法从真实车辆传感器或者虚拟仿真驾驶平台获取车辆状态信息，选取易通过传感器测得的车辆状态量作为观测器数据来源，将其分为历史特征和未来状态，其中历史特征作为观测器输入，未来状态作为训练标签，结合三自由度四轮转向车辆动力学理论，对传感器难以测得的前后轮侧偏刚度、转动惯量进行辨识。本方法考虑了车辆状态的时序特性，合理设计时序预测网络实现了同时对四轮转向智能车辆多个横向动力学参数的辨识，同时该方法可以结合已有控制算法实现更加精准的车辆稳定性控制，有效提高智能车辆行驶安全性。

本发明授权一种基于时序预测网络的四轮转向智能车辆横向动力学参数辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种四轮转向智能车辆横向动力学参数辨识方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、搭建车辆状态数据采集系统，通过虚拟仿真驾驶平台或者真实车辆传感器对四轮转向车辆在不同工况下行驶的状态信息进行定时间步长采集，将得到的车辆状态数据按车辆历史特征和未来状态制作成数据集并划分为训练集、验证集、修正集、测试集； 步骤二、搭建基于LSTM和注意力机制的四轮转向车辆横向动力学参数时序预测网络； 步骤三、建立四轮转向车辆动力学模型，并将动力学公式作为先验物理知识与上述时序预测网络相结合，形成完整的四轮转向智能车辆横向动力学参数观测器框架； 步骤四、通过训练集对时序预测网络进行训练，采用均方误差作为损失函数进行优化，三自由度车辆动力学模型为简化模型，与真实车辆和Carsim车辆模型存在差异，导致实际预测结果与真实值之间存在一定的系统误差，通过修正集实现六阶多项式拟合，得到准确的车辆横向动力学参数； 步骤五、将训练好的观测器与四轮转向车辆横纵向MPC轨迹跟踪控制器结合，通过Carsim-Simulink联合仿真的方式验证该观测器在不同工况下的表现。

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