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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种考虑执行器时滞和车速变化的主动悬架低算力预瞄控制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：CN119502618B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411631528.9，技术领域涉及：B60G17/015；该发明授权一种考虑执行器时滞和车速变化的主动悬架低算力预瞄控制方法是由赵健;周文博;朱冰;陈志成;朱婧圆;曹晓聪;吴健;王佳伟;殷特尔设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑执行器时滞和车速变化的主动悬架低算力预瞄控制方法在说明书摘要公布了：本发明属于自动驾驶测试技术领域，具体的说是一种考虑执行器时滞和车速变化的主动悬架低算力预瞄控制方法。包括以下步骤：步骤一、建立考虑时滞的四分之一车辆主动悬架模型和主动悬架连续时间状态空间方程并进行离散化；步骤二、建立能够随车速变化的路面模型并且利用感知传感器获取预瞄范围内的空间域道路高程信息，进而通过时域转换将空间域道路高程信息转化为时间域道路高程信息；步骤三、基于主动悬架离散化状态空间方程和时间域道路高程信息设计了主动悬架预瞄控制方法。本发明能够在保证主动悬架控制性能的前提下有效降低控制方法的算力。

本发明授权一种考虑执行器时滞和车速变化的主动悬架低算力预瞄控制方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑执行器时滞和车速变化的主动悬架低算力预瞄控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、建立考虑时滞的四分之一车辆主动悬架模型和主动悬架连续时间状态空间方程并进行离散化； 步骤二、建立能够随车速变化的路面模型并且利用感知传感器获取预瞄范围内的空间域道路高程信息，进而通过时域转换将空间域道路高程信息转化为时间域道路高程信息； 步骤三、利用时间域道路高程信息，设计基于离散系统状态空间方程的主动悬架预瞄控制方法； 其中，所述步骤一的具体方法如下： 11建立考虑时滞的四分之一车辆主动悬架模型，其中包括簧上质量、主动悬架、簧下质量和车轮四个部分；其中，主动悬架部分的控制器输出理想控制力后经过时滞变为输出给悬架系统的实际控制力； 12根据考虑时滞的四分之一车辆主动悬架模型以及车辆动力学原理得到考虑时滞的四分之一车辆主动悬架动力学方程，如下所示： 式中，ms为簧上质量；mu为簧下质量；ks为弹簧刚度；cs为悬架阻尼系数；Fr为主动悬架实际作动力；F为主动悬架理想作动力；ct为轮胎的垂向等效阻尼；kt为轮胎的垂向等效刚度；zs为簧上质量的垂向位移；zu为簧下质量的垂向位移；zr为路面高度；τ为表征执行器时滞特性的时间常数； 13选取簧上质量位移zst、簧下质量位移zut、簧上质量位移速度簧下质量位移速度和实际作动力Frt作为状态变量；选取簧上质量加速度悬架动行程zut-zst和轮胎动挠度zrt-zut为系统的输出变量；再分别选取理想作动力Ft和路面高度zr为系统的输入变量和干扰量；将四分之一车辆主动悬架动力学方程式1改写为连续时间下的系统状态空间方程，如下所示： 其中， 式中，xt为状态变量；为状态变量的导数；yt为输出变量；ut为输入变量；ωt为干扰变量；A为悬架系统矩阵；B为悬架输入矩阵；C为悬架输出矩阵；D为直接传递矩阵；E为状态干扰矩阵；L为输出干扰矩阵；zst为簧上质量位移；zut为簧下质量位移；为簧上质量位移速度；为簧下质量位移速度；Frt为实际作动力；zr为路面高度；ms为簧上质量；mu为簧下质量；ks为弹簧刚度；cs为悬架阻尼系数；ct为轮胎的垂向等效阻尼；kt为轮胎的垂向等效刚度； 14将连续时间下的系统状态空间方程进行离散化，采用零阶保持离散化方法将式2中的连续时间矩阵进行离散化，并得到离散后的系统状态空间方程，如下所示： 式中，A为悬架系统矩阵；B为悬架输入矩阵；E为状态干扰矩阵；C为悬架输出矩阵；D为直接传递矩阵；L为输出干扰矩阵；Td为系统离散时间步长；为离散悬架系统矩阵；为离散悬架输入矩阵；为离散状态干扰矩阵；xk为第k个周期的状态变量；yk为第k个周期的输出变量；uk为第k个周期的输入变量；ωk为第k个周期的干扰变量； 所述步骤三的具体方法如下： 31设计主动悬架系统优化问题的代价函数： 式中，J为代价函数；yk为第k个周期的输出变量；uk为第k个周期的输入变量；Q为Ntp×Ntp的正定输出权重矩阵；R为Ntp×Ntp的正定输入权重矩阵；Ntp为采样点数； 约束条件表示如下： 式中，uk为第k个周期的输入变量；x1k为第k个周期的簧上质量位移；x2k为第k个周期的簧下质量位移；fmax为主动悬架能够产生的最大作动力；smax为主动悬架最大压缩量； 32采用拉盖尔函数对最优作动力进行拟合，并结合时间域道路高程信息，设计适应速度的离散模型预测控制方法，具体如下： 321读取第k个周期的状态变量xk和速度v； 322计算采样点数Ntp和干扰变量ωk； 323利用拉盖尔函数拟合主动悬架最优输入序列； 324将拟合后的系统输入序列uk的前控制步长Nc个数值作为实际悬架最优控制量Uopt进行输出； 325在第k+1个周期重复整个过程。

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