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龙图腾网获悉长春工业大学申请的专利一种基于LSTM的自动驾驶车辆入弯减速度预测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：CN120348293B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202510790213.7，技术领域涉及：B60W30/18；该发明授权一种基于LSTM的自动驾驶车辆入弯减速度预测方法是由崔高健;张峻铭;王西科;李绍松;黄熙哲;卢晓晖;施宏达;张哲设计研发完成，并于2025-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LSTM的自动驾驶车辆入弯减速度预测方法在说明书摘要公布了：一种基于LSTM的自动驾驶车辆入弯减速度预测方法，为解决自动驾驶车辆弯道行驶过程中的安全性与稳定性问题。本发明涉及自动驾驶领域。本发明包括数据采集模块、数据预处理模块、网络训练模块和实时预测模块。数据采集模块负责采集车辆状态信息和道路信息，并将其输出给数据预处理模块。数据预处理模块对车辆状态信息和道路信息进行归一化处理，使用滑动窗口提取输入输出对，并将特征数据和标签数据转换为适合LSTM输入的张量数据。网络训练模块根据张量数据训练LSTM模型。实时预测模块加载最优的LSTM模型进行预测，预测输出自动驾驶车辆的入弯减速度，用于实现自动驾驶车辆的安全稳定入弯控制。

本发明授权一种基于LSTM的自动驾驶车辆入弯减速度预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于LSTM的自动驾驶车辆入弯减速度预测方法，其特征在于：该方法包括数据采集模块、数据预处理模块、网络训练模块和实时预测模块；数据采集模块负责采集车辆状态信息和道路信息，并将其输出给数据预处理模块；数据预处理模块对数据采集模块采集的数据进行归一化处理，使用滑动窗口提取输入输出对，并将特征数据和标签数据转换为适合LSTM输入的张量数据；网络训练模块根据张量数据训练LSTM模型，实时预测模块加载最优网络模型进行预测，预测输出自动驾驶车辆的入弯减速度； 所述的数据采集模块，用于采集自动驾驶车辆入弯时的车辆状态信息，包括横向位移y、横向速度vy、侧向加速度ay、横摆角速度γ、前轮转角δ，以及道路信息包括航向角ψ、道路曲率κ，上述信息将作为LSTM网络模型的特征数据输入至数据预处理模块； 设置加速度转换模块，根据侧向加速度ay及行驶状态，计算入弯减速度期望值ax；期望的入弯减速度ax则作为标签数据，用于后续的入弯减速度预测； 将实时预测得到的车辆入弯减速度作为PID控制器当前时刻的目标控制量； 采集当前时刻的车辆实际纵向加速度并与预测值进行差分，得到纵向误差信号et； 其中，正误差表示当前制动不足，需要增加刹车踏板输入；负误差则表示当前减速度过大，需减小制动指令； 基于经典PID控制器结构，实时计算刹车踏板开度控制量； 其中，ut为当前时刻刹车踏板开度控制指令；Kp,Ki,Kd分别为比例、积分和微分控制增益；et为实时纵向误差值； 将计算得到的制动指令ut发送至车辆动力学模型中，作为当前时刻的制动控制输入，车辆在仿真环境中响应控制指令后，其新的入弯减速度将反馈至控制模块，作为下一控制周期的输入，实现纵向入弯减速的闭环控制。

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