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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种考虑驾驶员特征的电动汽车智能防抱死制动系统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：CN119037369B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411437517.7，技术领域涉及：B60T8/1755；该发明授权一种考虑驾驶员特征的电动汽车智能防抱死制动系统是由郑宏宇;李晓龙设计研发完成，并于2024-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑驾驶员特征的电动汽车智能防抱死制动系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种考虑驾驶员特征的电动汽车智能防抱死制动系统，包括综合信息获取模块、驾驶员特征提取模块、防抱死制动触发阈值调整模块、汽车制动助力比调整模块、单轮电液制动力矩分配方式选择模块和防抱死制动系统安全保障模块。综合信息获取模块用于获取驾驶员、车辆和道路环境信息；驾驶员特征提取模块用于提取驾驶员紧张水平、疲劳程度和决策能力的特征；根据驾驶员特征，防抱死制动触发阈值调整模块和汽车制动助力比调整模块分别计算防抱死制动调整后触发阈值和汽车调整后制动助力比；单轮电液制动力矩分配方式选择模块用于确定对单个车轮所施加制动力矩的来源；防抱死制动系统安全保障模块用于提高整个系统的安全可靠性。

本发明授权一种考虑驾驶员特征的电动汽车智能防抱死制动系统在权利要求书中公布了：1.一种考虑驾驶员特征的电动汽车智能防抱死制动系统，其特征在于，包括综合信息获取模块、驾驶员特征提取模块、防抱死制动触发阈值调整模块、汽车制动助力比调整模块、单轮电液制动力矩分配方式选择模块和防抱死制动系统安全保障模块； 所述综合信息获取模块，用于获取驾驶员基本信息、车辆状态信息和道路环境信息；所述驾驶员基本信息包括驾驶员心率、驾驶员心率变异性、驾驶员皮肤电导率、驾驶员脑电图β、θ与y频带功率和驾驶员眨眼频率；所述车辆状态信息包括车辆类型和车速；所述道路环境信息包括道路类型、路面附着系数、能见度和光照强度； 所述驾驶员特征提取模块，用于计算驾驶员紧张水平表征因子、驾驶员疲劳程度表征因子和驾驶员决策能力表征因子； 所述防抱死制动触发阈值调整模块，根据驾驶员紧张水平表征因子、驾驶员疲劳程度表征因子、驾驶员决策能力表征因子和防抱死制动初始触发阈值，计算防抱死制动调整后触发阈值；所述防抱死制动初始触发阈值，是指车辆当前所在路面的理想车轮滑移率；所述防抱死制动调整后触发阈值，具体计算公式为： 式中，SABS为防抱死制动调整触发阈值；Sideal为防抱死制动初始触发阈值，等于车辆当前所在路面的理想车轮滑移率；fT为驾驶员紧张水平表征因子；fF为驾驶员疲劳程度表征因子；fD为驾驶员决策能力表征因子； 所述汽车制动助力比调整模块，根据驾驶员紧张水平表征因子、驾驶员疲劳程度表征因子、驾驶员决策能力表征因子和汽车标准制动助力比，采用深度神经网络算法确定汽车调整后制动助力比；所述深度神经网络算法的结构设计具体为： 输入层包括4个节点，分别对应驾驶员紧张水平表征因子、驾驶员疲劳程度表征因子、驾驶员决策能力表征因子和汽车标准制动助力比；隐藏层采用3层结构，包括第一隐藏层、第二隐藏层和第三隐藏层；所述第一隐藏层、第二隐藏层和第三隐藏层分别包含64、32和16个神经元；输出层包括1个节点，输出为汽车调整后制动助力比； 所述汽车调整后制动助力比的计算公式为： 式中，fT为驾驶员紧张水平表征因子；fF为驾驶员疲劳程度表征因子；fD为驾驶员决策能力表征因子；rstandard为汽车标准制动助力比，取值由制动助力器的生产厂商通过试验确定；radjust为汽车调整后制动助力比；h1、h2和h3分别为第一隐藏层的输出、第二隐藏层的输出和第三隐藏层的输出；ReLU为激活函数，具体定义为ReLUx＝max0，x，x为激活函数的输入；W1、W2、W3和W4分别为输入层到第一隐藏层的权重矩阵、第一隐藏层到第二隐藏层的权重矩阵、第二隐藏层到第三隐藏层的权重矩阵和第三隐藏层到输出层的权重矩阵，W1、W2、W3和W4都通过训练过程确定；b1、b2、b3和b4分别为第一隐藏层的偏置项、第二隐藏层的偏置项、第三隐藏层的偏置项和输出层的偏置项，b1、b2、b3和b4都通过训练过程确定；α和β为通过训练过程得到的调整系数； 所述单轮电液制动力矩分配方式选择模块，根据驾驶员力矩分配方式影响因子和路面附着系数，并结合力矩分配方式选择规则，确定对单个车轮所施加制动力矩的来源； 所述防抱死制动系统安全保障模块，根据多级防抱死制动安全触发阈值和多级汽车制动安全助力比，保障所述一种考虑驾驶员特征的电动汽车智能防抱死制动系统的安全可靠。

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