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龙图腾网获悉吉林大学;吉林大学青岛汽车研究院申请的专利一种考虑驾驶风格的智能车辆后轮转角计算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：CN119911282B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510312521.9，技术领域涉及：B60W40/10；该发明授权一种考虑驾驶风格的智能车辆后轮转角计算方法是由沈瑞腾;郑宏宇;宗长富;雷雨龙;付尧;张玉洲;赵玉强;迟晓梅设计研发完成，并于2025-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑驾驶风格的智能车辆后轮转角计算方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种考虑驾驶风格的智能车辆后轮转角计算方法，包括驾驶信息采集模块、驾驶风格判断模块、损失函数计算模块、后轮转角计算模块。驾驶信息采集模块用于获取车辆行驶状态信息以及驾驶员的生理信号信息；驾驶风格判断模块用于计算驾驶员的驾驶风格因子；损失函数计算模块用于计算后轮转角计算模块中神经网络的损失函数；后轮转角计算模块用于根据深度神经网络计算后轮转角与前轮转角的比值。

本发明授权一种考虑驾驶风格的智能车辆后轮转角计算方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑驾驶风格的智能车辆后轮转角计算方法，其特征在于，包括驾驶信息采集模块、驾驶风格判断模块、损失函数计算模块、后轮转角计算模块； 所述的驾驶信息采集模块用于获取车辆行驶状态信息以及驾驶员的生理信号信息，包括车辆行驶纵向速度、车辆侧向加速度、前轮转角、车辆的侧倾角、前轴侧偏角、后轴侧偏角、车辆横摆角速度、驾驶员眼动频率、瞳孔直径、心率变异性、皮肤电活动、肌电信号、头部角度； 所述的驾驶风格判断模块，根据驾驶行为因子和生物数据因子计算驾驶员的驾驶风格因子，驾驶员风格因子是指驾驶员驾驶的熟练程度，其中，当时，定义该驾驶员为新手驾驶员、当时，定义该驾驶员为普通驾驶员、当时候，定义该驾驶员为熟练驾驶员，具体计算公式为： ， 式中，为驾驶行为因子，为生物数据因子； 所述的损失函数计算模块，根据驾驶员操纵负担损失函数、车辆侧翻危险性损失函数、车辆侧滑危险性损失函数、物理损失函数得到后轮转角计算模块的总损失函数，计算公式如下所示： ， 式中，、、分别为损失函数、、的加权因子，通过损失函数加权因子注意力机制计算得到,取值范围为到；为物理损失函数加权因子，当趋于0时，物理损失函数所占的比例增加，提高对物理定律的学习能力，当趋于1时，物理损失函数所占比例减小，减小对物理定律的学习能力；为驾驶员操纵负担损失函数、为车辆侧翻危险性损失函数、为车辆侧滑危险性损失函数、为物理损失函数； 所述损失函数计算模块，根据注意力机制计算损失函数加权因子，具体计算过程如下所示： 首先，对驾驶员驾驶风格因子进行非线性映射，得到非线性映射后的驾驶风格因子和高阶变换驾驶风格因子，具体的计算公式如下所示： ， ， 式中，、、为权重矩阵，均通过训练进行得到；、、为偏置项，均通过训练进行得到；为第一隐藏层激活函数，为第二隐藏层激活函数，为第三隐藏层激活函数；为驾驶员驾驶风格因子； 之后进行温度系数的计算，具体的计算公式如下所示： ， 式中，、、为加权系数，具体取值由实验获得，取值范围为到；、为权重矩阵，通过训练进行得到；、为偏置项，均通过训练进行得到；、为激活函数；为非线性映射后得到的驾驶风格因子，为驾驶员驾驶风格因子，为高阶变换驾驶风格因子； 之后进行注意力权重的计算，具体计算公式如下所示： ， 式中，为非线性映射后得到的驾驶风格因子、为损失函数初始加权因子，具体取值根据实验获得；为驾驶风格的查询向量，用于计算当前驾驶员风格与驾驶行为因子的匹配程度、为驾驶行为特征因子，提供历史驾驶行为的信息、为损失函数加权因子值向量，提供用于动态调整的基础权重；、、、为权重矩阵，具体取值根据实验获得、、、、为偏置项，具体取值根据实验获得、为注意力权重、为归一化因子、为温度系数，防止梯度消失；为激活函数，为归一化函数； 由计算得到的注意力权重，可以计算得到最终的损失加权因子，计算公式如下所示： ， 式中，为注意力权重、为损失函数加权因子值向量； 所述后轮转角计算模块，根据计算得到的总的损失函数，采用深度神经网络算法确定车辆后轮相与前轮转角的比值，其中时，前后轮同向转向、时，前后轮异向转向，计算公式如下所示： ， 式中，为前轮转角、为后轮转角与前轮转角的比值； 输入层包含5个节点，分别对应车辆行驶纵向速度、车辆侧向加速度、横摆角速度、质心侧偏角、前轮转角，隐藏层采用三层结构，包含第一隐藏层、第二隐藏层、第三隐藏层；所述第一隐藏层包含64个神经元、第二隐藏层包含32个神经元、第三隐藏层包含16个神经元；输出层包含1个节点，输出为车辆后轮与前轮转角的比值； 所述后轮转角计算模块计算公式为： ， 式中为车辆行驶纵向速度、车辆侧向加速度、为横摆角速度、为质心侧偏角、为前轮转角；为第一隐藏层输出、为第二隐藏层输出；为第一隐藏层激活；为第二隐藏层以及第三隐藏层激活函数；、、、为权重矩阵，均通过训练进行确定；、、、为偏置项，均通过训练进行确定、为输入层到动态放缩因子的权重矩阵、为输入层到动态放缩因子的偏置项；为动态放缩因子、为放缩权重控制因子，取值范围为到；为输出层激活函数；为动态放缩因子层激活函数。

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