同济大学张琳获国家专利权
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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种非结构路面下的时序神经网络轮胎力估计方法及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：CN120951812B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202511467676.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种非结构路面下的时序神经网络轮胎力估计方法及系统是由张琳;陈敬吾;陈虹;潘威设计研发完成，并于2025-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种非结构路面下的时序神经网络轮胎力估计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种非结构路面下的时序神经网络轮胎力估计方法及系统，属于车辆动力学控制技术领域。通过构建车辆信息采集平台，采集非结构路面下车辆状态信息；对车辆状态信息进行清洗、插值、归一化及时序补齐与掩码预处理；构建融合注意力机制的LSTM模型，该模型的输出层同时输出轮胎力的估计均值与估计方差，以量化估计不确定性；采用负对数似然损失函数进行网络训练；利用贝叶斯优化方法对网络超参数进行自动优化。本发明有效解决了非结构化路面下轮胎力时序依赖性强、非线性显著和迟滞效应明显导致的估计难题，无需额外安装轮胎内力传感器，成本低、精度高、泛化能力强，显著提升了车辆底盘控制系统在复杂路况下的性能。
本发明授权一种非结构路面下的时序神经网络轮胎力估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种非结构路面下的时序神经网络轮胎力估计方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于车载传感器采集非结构路面下车辆运行的多维度状态信息； 对所述多维度状态信息进行预处理，形成标准化时序数据集； 构建时序神经网络，所述时序神经网络以LSTM作为网络主体，在LSTM层前增设注意力机制层，在LSTM层后连接多层全连接层，输出层为双接口形式； 采用贝叶斯优化对所述时序神经网络的超参数进行优化，得到优化后的时序神经网络；基于所述标准化时序数据集训练所述优化后的时序神经网络，得到最终训练模型； 将实时采集到的多维度状态信息输入所述最终训练模型，输出轮胎力估计均值及轮胎力估计方差。
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