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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种面向驾乘舒适性和通行效率的智能汽车多目标车速规划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：CN119773786B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411983879.6，技术领域涉及：B60W40/105；该发明授权一种面向驾乘舒适性和通行效率的智能汽车多目标车速规划方法是由赵健;周文博;朱冰;陈志成;朱婧圆;曹晓聪;李伟;张祥武;刘辉设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向驾乘舒适性和通行效率的智能汽车多目标车速规划方法在说明书摘要公布了：本发明属于自动驾驶测试技术领域，具体的说是一种面向驾乘舒适性和通行效率的智能汽车多目标车速规划方法。包括以下步骤：步骤一、建立四分之一车辆悬架动力学方程及连续时间状态空间方程，并进行状态空间方程离散化；步骤二、智能汽车利用车联网获取的全局道路信息进行路段划分和车速调整位生成；步骤三、根据规划目标和生成的垂向代价建立代价函数，并设计非支配蜣螂多目标车速序列生成方法，最后结合预处理后的前瞻信息生成了最优车速序列。本发明能够显著提升车辆的垂向性能、纵向性能和通行性能，为面向驾乘舒适性和通行效率的智能汽车车速规划提供了新的解决方案。

本发明授权一种面向驾乘舒适性和通行效率的智能汽车多目标车速规划方法在权利要求书中公布了：1.一种面向驾乘舒适性和通行效率的智能汽车多目标车速规划方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、建立四分之一车辆悬架动力学方程及连续时间状态空间方程，并进行状态空间方程离散化； 步骤二、智能汽车利用车联网获取的全局道路信息进行路段划分和车速调整位生成； 步骤三、根据规划目标和生成的垂向代价建立代价函数，并设计非支配蜣螂多目标车速序列生成方法，最后结合预处理后的前瞻信息生成了最优车速序列； 其中，所述步骤三的具体方法如下： 31确定规划目标； 所述规划目标包括垂向性能目标、纵向性能目标和通行性能目标； 其中，所述垂向性能包括簧上质量加速度、轮胎动挠度以及悬架动行程；将车联网获得的全局道路高程信息注入被动悬架模型即建立的四分之一车辆悬架模型；通过离散后的系统状态空间方程式得到每一采样周期下的输出变量yk，并计算得到相应颠簸路段的垂向性能，如下所示： 式中，ci为第i段颠簸路段的垂向性能；Ni为第i段颠簸路段的悬架系统采样数；y1k为第k个采样周期的簧上质量加速度；y2k为第k个采样周期的悬架动行程；y3k为第k个采样周期的轮胎动挠度；σ1为簧上质量加速度权重系数；σ2为悬架动行程权重系数；σ3为轮胎动挠度权重系数；li为第i段颠簸路段的长度；Vi为车辆通过第i段颠簸路段的车速；Ts为悬架系统采样时间； 建立垂向性能目标的代价函数，如下所示： 式中，Vi为车辆通过第i段颠簸路段的车速；JverVi为车辆通过整条道路的垂向代价；Nb为颠簸路段数量；ci为第i段颠簸路段的垂向性能； 定义纵向性能目标的代价函数为整条道路中车辆纵向加速度绝对值的和，反映车辆的加减速情况，如下所示： 式中，Vi为车辆通过第i个车速调整位的车速；JaccVi为车辆通过整条的纵向代价；Nad为车速调整位数量；Lsi为第i个车速调整位的起点到整条道路起始点的距离；Lei为第i个车速调整位的终点到整条道路起始点的距离； 通行性能目标代表车辆通过整条道路的总时间，代价函数表示如下： 式中，Vi为车辆通过第i个车速调整位的车速；JtVi为车辆通过整条的纵向代价；Nad为车速调整位数量；Lsi为第i个车速调整位的起点到整条道路起始点的距离，Lei为第i个车速调整位的终点到整条道路起始点的距离； 32根据建立的垂向性能目标的代价函数、纵向性能目标的代价函数和通行性能目标的代价函数设计非支配蜣螂多目标车速序列生成方法进行最优车速序列的生成；首先，生成初始速度序列Zt；然后，进行车速序列迭代，生成迭代后的速度序列Kt；接着，将迭代前后的速度序列Zt和Kt进行帕累托非支配排序，分为F1-Fn共n个非支配集；最后，按顺序选取其中代价函数更小的k个车速序列作为下一次迭代的初始速度序列Zt+1。

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