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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种车辆状态及路面不平度的估计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：CN116278574B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202310140689.7，技术领域涉及：B60G17/018；该发明授权一种车辆状态及路面不平度的估计方法是由冯杰寅;殷智宏;上官文斌设计研发完成，并于2023-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种车辆状态及路面不平度的估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种车辆状态及路面不平度的估计方法，包含以下步骤：通过传感器实时获取汽车质心垂向加速度、侧倾角速度、俯仰角速度、四个悬架动挠度；基于质心垂向加速度、侧倾角速度、俯仰角速度得到汽车的质心垂向位移、侧倾角、俯仰角；将上述数据输入到所提出的车辆状态及路面不平度估计算法中，得到估计的车辆的状态变量及四个车轮的路面不平度信息。本发明仅需要位移传感器等常用传感器，即可同时实现对车辆状态变量以及路面不平度的估计，硬件设备成本低；本发明既能用于半主动悬架或主动悬架车辆的状态估计与路面不平度估计，也能应用于被动悬架车辆的状态估计与路面不平度估计。

本发明授权一种车辆状态及路面不平度的估计方法在权利要求书中公布了：1.一种车辆状态及路面不平度的估计方法，其特征在于，包含以下步骤： （1）汽车在行驶过程中，通过安装在汽车上的传感器实时获取汽车质心垂向加速度、侧倾角速度、俯仰角速度、四个悬架动挠度； （2）基于质心垂向加速度、侧倾角速度、俯仰角速度计算得到汽车的质心垂向位移、侧倾角、俯仰角； （3）将上述传感器直接测得的数据及计算得到的数据输入到车辆状态及路面不平度估计算法中，得到车辆的状态变量及四个车轮的路面不平度信息； 其中，所述车辆状态及路面不平度估计算法具体为： （3.1）建立七自由度整车模型的运动微分方程，选取状态变量为： ，、、、分别是、、、的一阶导数，、、、分别为左前、右前、左后、右后悬架的非簧载质量位移，是的一阶导数，是质心位移，、分别为侧倾角、俯仰角，、分别为、的一阶导数，上标T为装置；选取控制变量，、、、为半主动悬架中左前、右前、左后、右后悬架的作动力，扰动变量为四轮路面激励；选取测量变量为质心垂向加速度、侧倾角速度、俯仰角速度、四个悬架动挠度以及质心垂向位移、侧倾角、俯仰角： ，、、、分别为左前、右前、左后、右后悬架与车身连接处的绝对位移； 根据选取的状态变量、控制变量、扰动变量和测量变量，写出七自由度整车模型的状态空间方程： 式中，为状态变量的一阶导数，为状态系数矩阵，为过程噪声；为控制系数矩阵；为扰动系数矩阵，为输出状态系数矩阵，为输出控制系数矩阵，表示的是由于传感器的精度不足所产生的测量噪声； （3.2）将四轮路面激励增广至原状态变量中，从而得到增广以后的状态变量为，则对状态变量增广以后的状态方程与观测方程如下： 式中：为状态变量的一阶导数；为系统状态系数矩阵；为系统控制系数矩阵；为输出状态系数矩阵；为输出控制系数矩阵； 对增广以后的状态方程进行离散化，得到离散化以后的状态空间方程： 式中：表示第k+1个采样时刻的状态变量；表示第k个采样时刻的状态变量；表示第k个采样时刻的控制变量；表示第k个采样时刻的测量变量；；；；，为传感器的采样时间，为对状态变量进行增广以后的状态方程过程噪声，且；与分别为增广以前状态方程的过程噪声和路面速度激励；因此，的协方差矩阵表示为，其中为增广以前状态方程的过程噪声协方差矩阵，即；为路面速度激励的协方差矩阵，即，E为求均值，另外，测量噪声协方差矩阵； （3.3）基于卡尔曼滤波理论，利用增广以后的离散状态方程，根据上一个采样时刻的系统后验状态估计值，对此时刻的系统状态进行先验估计；并通过观测方程，通过传感器实测值与测量量估计值之间的偏差，对系统状态进行修正，从而得到此时刻系统的后验状态估计值。

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