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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利路面轮廓与悬架参数的预测方法、系统、设备及存储介质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：CN119227223B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202411138265.8，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权路面轮廓与悬架参数的预测方法、系统、设备及存储介质是由胡杰;孙国庆;张佩;颜伏伍;贵瑞浩;黄泽昊;刘玉婷;曹泽设计研发完成，并于2024-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本路面轮廓与悬架参数的预测方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种路面轮廓与悬架参数的预测方法、系统、设备及存储介质，方法包括：获取车辆加速度数据；根据预设状态向量和路面轮廓参数构建预设关联函数；构建预设悬架模型，以通过所述预设悬架模型和所述预设关联函数构建得到预设状态空间模型；根据所述车辆加速度数据和所述预设状态空间模型通过含有未知输入的扩展卡尔曼滤波估计算法进行状态参数估计，得到预设动态状态数据；其中，所述预设动态状态数据包括路面高度数据和悬架特征数据。本申请实施例能够有效提高路面轮廓与悬架参数估计的准确性和可靠性，并降低了预测成本，为后续悬架控制策略提供了有效支撑。本申请可以广泛应用于车辆行驶参数估计技术领域。

本发明授权路面轮廓与悬架参数的预测方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种路面轮廓与悬架参数的预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取车辆加速度数据； 根据预设状态向量和路面轮廓参数构建预设关联函数； 构建预设悬架模型，以通过所述预设悬架模型和所述预设关联函数构建得到预设状态空间模型； 根据所述车辆加速度数据和所述预设状态空间模型通过含有未知输入的扩展卡尔曼滤波估计算法进行状态参数估计，得到预设动态状态数据；其中，所述预设动态状态数据包括路面高度数据和悬架特征数据； 其中，所述根据预设状态向量和路面轮廓参数构建预设关联函数，包括： 构建所述预设状态向量；其中，所述预设状态向量包括簧载位移、簧载速度、非簧载位移、非簧载速度、阻尼系数、悬架刚度以及轮胎刚度； 构建关于所述预设状态向量与所述路面轮廓参数的预设关联函数；其中，所述预设关联函数包括非线性连续函数； 其中，所述构建预设悬架模型，以通过所述预设悬架模型和所述预设关联函数构建得到预设状态空间模型，包括： 根据悬架特征参数和所述路面轮廓参数构建车辆悬架运动微分等式模型；其中，所述悬架特征参数包括簧载参数、非簧载参数、所述阻尼系数、所述悬架刚度以及所述轮胎刚度； 根据所述车辆悬架运动微分等式模型和所述预设关联函数构建得到所述预设状态空间模型；其中，所述预设状态空间模型包括预设状态空间方程和预设测量方程； 其中，在执行所述根据所述车辆加速度数据和所述预设状态空间模型通过含有未知输入的扩展卡尔曼滤波估计算法进行状态参数估计，得到预设动态状态数据之前，所述方法还包括： 对所述预设关联函数进行一阶泰勒展开，得到预设泰勒展开函数； 根据所述预设泰勒展开函数对所述预设状态空间方程和所述预设测量方程进行离散化，得到离散状态空间模型；其中，所述离散状态空间模型包括离散状态空间方程和离散测量方程； 其中，所述根据所述车辆加速度数据和所述预设状态空间模型通过含有未知输入的扩展卡尔曼滤波估计算法进行状态参数估计，得到预设动态状态数据，包括： 构建预设初始数据；其中，所述预设初始数据包括初始状态误差协方差矩阵、过程噪声矩阵、测量噪声矩阵以及状态初始值； 根据所述预设初始数据、预设修正因子矩阵和所述离散状态空间模型构建预测误差协方差矩阵；其中，所述预设修正因子矩阵通过所述阻尼系数、所述悬架刚度以及所述轮胎刚度确定； 根据所述预测误差协方差矩阵计算卡尔曼增益矩阵； 根据所述卡尔曼增益矩阵计算得到未知输入误差协方差矩阵，以通过所述未知输入误差协方差矩阵构建得到路面轮廓预测模型； 根据所述车辆加速度通过所述路面轮廓预测模型预测得到所述路面高度数据； 根据所述路面高度数据对所述预设状态向量进行更新，得到所述悬架特征数据； 其中，所述预设修正因子矩阵通过以下步骤确定： 根据所述阻尼系数、所述悬架刚度以及所述轮胎刚度构建预设参数矩阵； 当确定所述预设参数矩阵在预设时间阈值内未发生变化，确定所述预设修正因子矩阵为单位矩阵；或者，当确定所述预设参数矩阵在所述预设时间阈值内发生变化，根据所述预设参数矩阵通过约束优化算法求解得到所述预设修正因子矩阵。

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武汉理工大学，其通讯地址为：430070 湖北省武汉市珞狮路122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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