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龙图腾网获悉清华大学申请的专利基于人工智能与车辆动力学的制动转矩分配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：CN120863587B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202511396189.5，技术领域涉及：B60T13/74；该发明授权基于人工智能与车辆动力学的制动转矩分配方法是由黄晋;程坤;孔梓霖;苏炎召;张浩东;冯羽设计研发完成，并于2025-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能与车辆动力学的制动转矩分配方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于人工智能与车辆动力学的制动转矩分配方法，该方法通过获取目标车辆当前的状态信息、目标车辆周边的环境信息、以及目标车辆上驾驶员的驾驶信息，然后将状态信息、环境信息和驾驶信息，输入至目标转矩分配模型中进行转矩分配，得到初始转矩分配结果，最后根据状态信息、驾驶信息和目标车辆对应的车辆动力学模型，对初始转矩分配结果进行修正，得到目标转矩分配结果。上述方法中，结合目标转矩分配模型和车辆动力学模型进行车辆的制动转矩分配，能够适应路面附着突变以及转向制动耦合等动态复杂工况，可以实现精准的转矩分配效果。

本发明授权基于人工智能与车辆动力学的制动转矩分配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能与车辆动力学的制动转矩分配方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标车辆当前的状态信息、所述目标车辆周边的环境信息、以及所述目标车辆上驾驶员的驾驶信息； 将所述状态信息、所述环境信息和所述驾驶信息，输入至目标转矩分配模型中进行转矩分配，得到初始转矩分配结果；所述目标转矩分配模型是基于预先构建的仿真场景库进行训练得到；所述仿真场景库包括基础法规工况、极端危险工况和新能源工况，所述基础法规工况包括高附着直线制动工况、低附着制动工况和转向制动复合工况，所述极端危险工况包括对开路面制动工况、对接路面突变制动工况和高速避障工况，所述新能源工况包括再生制动协调工况和能量回收优先工况； 将所述状态信息和所述驾驶信息，输入至车辆动力学模型进行动力学分析，得到所述目标车辆的最大制动力和参考横摆角速度； 确定所述初始转矩分配结果中的初始制动转矩是否满足预设制动力条件和预设角速度条件；所述预设制动力条件包括所述初始制动转矩对应的轮胎制动力不超过所述最大制动力；所述预设角速度条件包括所述初始制动转矩对应的横摆角速度与所述参考横摆角速度的角速度差不超过预设阈值； 若所述初始转矩分配结果满足所述预设制动力条件和所述预设角速度条件，则将所述初始制动转矩作为所述目标转矩分配结果中的目标制动转矩； 若所述初始转矩分配结果不满足所述预设制动力条件，则将所述最大制动力对应的制动转矩和所述初始制动转矩中的较小值作为所述目标制动转矩；若所述初始转矩分配结果不满足所述角速度条件，则根据所述角速度差确定转矩增量，并根据转矩增量对所述初始制动转矩进行调节，得到所述调节后的制动转矩，并根据所述调节后的制动转矩，返回执行所述确定所述初始转矩分配结果中的初始制动转矩是否满足预设制动力条件和预设角速度条件的步骤。

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