买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种车辆滑动参数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：CN119106499B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202411234646.6，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权一种车辆滑动参数的估计方法是由刘海鸥;李志伟;李世豪;张翔;王博洋;薛明轩设计研发完成，并于2024-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种车辆滑动参数的估计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及车辆滑动参数的估计方法，涉及智能车辆技术领域，解决了现有技术对车辆在越野场景下的滑动参数预测困难的问题。该车辆滑动参数的估计方法包括：获取目标场景的点云数据、图像数据以及车辆的轨迹数据；将所述目标场景的点云数据、图像数据以及车辆的轨迹数据输入至预先训练完成的滑动参数估计模型，得到滑动参数的估计结果。

本发明授权一种车辆滑动参数的估计方法在权利要求书中公布了：1.一种车辆滑动参数的估计方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取目标场景的点云数据、图像数据以及车辆的轨迹数据； 将所述目标场景的点云数据、图像数据以及车辆的轨迹数据输入至预先训练完成的滑动参数估计模型，得到滑动参数的估计结果；其中， 所述滑动参数估计模型包括依次连接的特征提取网络、特征融合网络、滑动参数识别网络、线性层； 所述特征提取网络包括用于提取点云特征的第一残差网络、用于提取图像特征的第二残差网络以及轨迹特征提取网络； 所述特征融合网络包括用于将点云特征和轨迹特征进行融合的第一融合网络以及用于将图像特征和轨迹特征进行融合的第二融合网络； 所述滑动参数识别网络包括用于对融合后的点云特征和轨迹特征进行滑动参数学习的第一卷积长短期记忆网络和用于对融合后的图像特征和轨迹特征进行滑动参数学习的第二卷积长短期记忆网络； 所述滑动参数估计模型的训练方法包括： 获取目标场景的点云数据、图像数据、车辆的轨迹数据及其对应的滑动参数标签； 将所述目标场景的点云数据、图像数据以及车辆的轨迹数据输入至滑动参数估计模型的初始模型，得到滑动参数的初步估计结果； 基于所述滑动参数的初步估计结果和所述滑动参数标签之间的比较，更新所述滑动参数估计模型的初始模型； 所述滑动参数标签通过以下方式计算： 其中，s为滑动参数标签，vq为车辆牵连速度，vs为卷绕速度。

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北京理工大学，其通讯地址为：100081 北京市海淀区中关村南大街5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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。