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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于机器学习的履带车辆转向曲率的识别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：CN119124078B 。

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：202411100150.X，技术领域涉及：G01B21/20；该发明授权一种基于机器学习的履带车辆转向曲率的识别方法是由刘海鸥;杨昌皓;张翔;王博洋设计研发完成，并于2024-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的履带车辆转向曲率的识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于机器学习的履带车辆转向曲率的识别方法，属于车辆驾驶控制领域，解决了现有技术中转向曲率实时计算困难的问题。具体步骤包括：采集履带车辆的行驶数据，构成特征向量集；通过计算对应履带两侧的理论滑移率，构成历史滑移率集；基于所述特征向量集和所述历史滑移率集，训练离线的双阶段机器学习模型，得到履带车辆的两侧滑移率估测模型；利用在线辨识过程，将实时采集的车辆行驶数据，通过所述两侧滑移率估测模型，得到两侧滑移率的实时估计值；基于所述两侧滑移率的实时估计值计算履带车辆的实时车速和横摆角速度，进而实现履带车辆转向曲率的实时估计。

本发明授权一种基于机器学习的履带车辆转向曲率的识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的履带车辆转向曲率的识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 采集履带车辆的行驶数据，构成履带车辆行驶的特征向量集τ1，所述行驶数据包括左右侧履带卷绕速度、左右履带驱动转矩、左右驱动轮转速、横摆角速度、纵向加速度、横向加速度； 通过计算对应履带两侧的理论滑移率，构成历史滑移率集τ2，其中，所述历史滑移率集τ2包括两侧履带的滑移率； 基于所述特征向量集τ1和所述历史滑移率集τ2，训练离线的双阶段机器学习模型，得到履带车辆的两侧滑移率估测模型； 利用在线辨识过程，将实时采集的车辆行驶数据，通过所述两侧滑移率估测模型，得到两侧滑移率的实时估计值； 基于所述两侧滑移率的实时估计值和实时测得的履带卷绕速度，得到履带车辆的实时车速；基于履带车辆的结构参数和所述车速，得到实时横摆角速度；基于所述车速和所述横摆角速度，得到履带车辆转向曲率的实时估计值； 所述双阶段机器学习模型包括离线聚类模型和离线回归模型，得到所述两侧滑移率估测模型的具体步骤包括： 基于所述特征向量集τ1得到转向动作特征子向量集τ3、转向动机特征子向量集τ4和转向加速度特征子向量集τ5； 基于三个子向量集分别建立离线聚类模型，经训练得到转向动作程度标签ty1、转向动机程度标签ty2和转向加速度程度标签ty3的三个聚类标签； 所述特征向量集τ1结合三个所述聚类标签构成输入训练集，所述历史滑移率集τ2作为对应的输出，训练得到两侧滑移率的离线回归模型。

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