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龙图腾网获悉格陆博科技有限公司申请的专利一种基于多源数据融合识别制动意图的踏板卡滞监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：CN120191338B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510678635.5，技术领域涉及：B60T17/22；该发明授权一种基于多源数据融合识别制动意图的踏板卡滞监测方法是由张浩楠;刘兆勇;顾勤冬;余子祥;张莉莉;沈晓雨设计研发完成，并于2025-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源数据融合识别制动意图的踏板卡滞监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源数据融合识别制动意图的踏板卡滞监测方法，属于汽车制动领域，S1、同步采集施加在制动踏板上的压力、制动踏板在施加压力下的位移、油门踏板的位移以及整车加速度，并获取当前驾驶环境信息；S2、计算踏板位置变化率、踏板力变化率、油门开度变化率和当前车辆与前车的相对距离比；S3、利用随机森林生成初步识别意图；S4、生成最终识别意图；S5、判断是否存在卡滞。采用上述一种基于多源数据融合识别制动意图的踏板卡滞监测方法，通过融合制动踏板位移、压力、油门状态、环境参数等多源数据，结合双模型决策、动态阈值调整及多规则加权判断等机制，显著提升了制动踏板卡滞监测的准确性、实时性与环境适应性。

本发明授权一种基于多源数据融合识别制动意图的踏板卡滞监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据融合识别制动意图的踏板卡滞监测方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、同步采集施加在制动踏板上的压力、制动踏板在施加压力下的位移、油门踏板的位移以及整车加速度，并基于视觉摄像头和激光雷达，获取当前驾驶环境信息； S2、基于采集的施加在制动踏板上的压力以及制动踏板在施加压力下的位移计算踏板位置变化率、踏板力变化率、油门开度变化率和当前车辆与前车的相对距离比； S3、基于制动踏板位移、制动踏板压力、整车加速度、油门开度变化率、当前车辆与前车的相对距离比、踏板力变化率和当前驾驶环境信息，利用随机森林生成初步识别意图； S4、将初步识别意图输入神经网络，利用神经网络分类交叉熵函数优化初步识别意图，生成最终识别意图； 步骤S4所述的神经网络分类交叉熵函数表达式如下： （5）； 式中，表示样本的真实标签；表示模型预测样本属于第类的概率； 且神经网络生成的最终识别意图，表示融合权重，和分别表示随机森林预测概率和神经网络预测概率； S5、基于制动踏板位移、油门踏板位移、油门开度变化率和最终识别意图判断是否存在卡滞； 在步骤S5中，若存在以下情况，则判断存在卡滞： 情况1：若同时存在制动踏板位移和油门踏板位移，判断为卡滞； 情况2：若油门开度变化率与预期运动方向相反，添加权重0.4； 若制动主缸压力增长率小于设定阈值，添加权重0.4； 若制动电子踏板电机电流存在异常波动，添加权重0.2； 若上述添加的权重和大于0.6则判定存在卡滞； 情况3：若存在，判断为卡滞； 其中，表示调整后的制动踏板位置变化率阈值；表示调整后的踏板力变化率阈值；和均表示环境修正系数；表示与；表示踏板位置变化率；表示踏板力变化率； 取值范围：∈[0.5,1.5]；且干燥平滑路面：=1.0；湿滑路面：=0.7～0.9；冰雪路面：=0.5～0.6；砂石路面：=1.2～1.5； 取值范围：∈[0.8,2.0]；且常规驾驶：=1；紧急制动：=1.5～2.0；重载车辆：=0.8～1.0。

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