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龙图腾网获悉南京理工大学;上汽大通汽车有限公司南京分公司申请的专利基于最大熵强化学习的乘员晕动防护座椅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：CN120792635B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511316357.5，技术领域涉及：B60N2/50；该发明授权基于最大熵强化学习的乘员晕动防护座椅控制方法是由王尔烈;林建国;彭卫彬;陶家宁;孙军;王显会;王奇;汪振国;蔡双飞;许国林;张铖设计研发完成，并于2025-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于最大熵强化学习的乘员晕动防护座椅控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于最大熵强化学习的乘员晕动防护座椅控制方法，包括：搭建基于最大熵强化学习的乘员晕动防护座椅控制初步模型；确定初步模型的状态量st；确定初步模型的动作量at；确定初步模型策略网络、Q网络、目标Q网络和熵系数的更新策略；设置初步模型的奖励函数；基于更新策略和奖励函数，对初步模型进行优化，设置结束标志d；实时采集状态量，作为优化后的模型的输入，根据模型输出的目标刚度值kt和目标阻尼值ct对磁流变阻尼器的激励电流进行控制。通过实时控制座椅悬架系统，对乘员晕动进行防护。

本发明授权基于最大熵强化学习的乘员晕动防护座椅控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于最大熵强化学习的乘员晕动防护座椅控制方法，其特征在于，包括： 步骤1：搭建基于最大熵强化学习的乘员晕动防护座椅控制初步模型； 步骤2：确定乘员晕动防护座椅控制初步模型的输入状态量st，包括车辆行驶信息和座椅运动信息； 步骤3：确定座椅悬架刚度值k和座椅悬架阻尼值c与晕动剂量值MSDV的关系，将目标刚度值kt和目标阻尼值ct作为乘员晕动防护座椅控制初步模型输出的动作量at； 步骤4：确定乘员晕动防护座椅控制初步模型的策略网络、Q网络、目标Q网络和熵系数的更新策略； 步骤5：设置乘员晕动防护座椅控制初步模型的奖励函数rst,at； 步骤6：基于步骤4的更新策略和步骤5设置的奖励函数rst,at，将采集到的状态量st输入到乘员晕动防护座椅控制初步模型进行优化，并设置结束标志d； 步骤7：实时采集车辆运动过程中的状态量st，作为优化后的基于最大熵强化学习的乘员晕动防护座椅控制模型的输入，根据模型输出的目标刚度值kt和目标阻尼值ct对磁流变阻尼器的激励电流进行控制； 确定座椅悬架刚度值k和座椅悬架阻尼值c与晕动剂量值MSDV的关系为： ， 式中，为傅里叶变换；MSDV为晕动剂量值；t为时间，即t时刻；ω为频率，在相同工况下频率ω的输入是固定的；Wfω为频率计权函数；afω为车辆地板的频域瞬时加速度；k为座椅悬架刚度值；c为座椅悬架阻尼值；m为坐垫及乘员的质量； 奖励函数rst,at被设置为： ， 其中，， 式中，ω1,ω2,ω3,ω4,ω5为各项权重系数；Csickness为晕动评判代价函数；Cacceleration为加速度突变代价函数；Csmooth为平顺性代价函数；Caccuracy为准确性代价函数；Cenergy为能耗代价函数；αx,αy,αz,βx,βy,βz,αk,αc,βk,βc,κk,κc为各项内部权重系数；ΔMSDVxt,ΔMSDVyt,ΔMSDVzt分别为t时刻纵、横、垂向晕动剂量值变化值；Δaxt,Δayt,Δazt为t时刻座椅三轴加速度变化值；Δkt为t时刻刚度调整量；Δct为t时刻阻尼调整量；ka为座椅悬架系统在t时刻实际的刚度值；ca为座椅悬架系统在t时刻实际的阻尼值；kp为座椅悬架系统在被动状态下的刚度值；cp为座椅悬架系统在被动状态下的阻尼值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京理工大学;上汽大通汽车有限公司南京分公司，其通讯地址为：210094 江苏省南京市玄武区孝陵卫200号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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