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龙图腾网获悉福州大学申请的专利一种融合激光雷达与LSTM-transformer速度预测的端到端能量管理控制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：CN119611164B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202411963524.0，技术领域涉及：B60L58/40；该发明授权一种融合激光雷达与LSTM-transformer速度预测的端到端能量管理控制方法是由林歆悠;刘雁冰设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合激光雷达与LSTM-transformer速度预测的端到端能量管理控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种融合激光雷达与LSTM‑transformer速度预测的端到端能量管理控制方法，属于混合动力汽车能量管理领域。所述方法，通过激光雷达识别前方障碍物，并结合端到端LSTM‑transformer模型进行速度预测，获取未来车速及需求功率。利用等效消耗最小化策略ECMS对燃料电池与电池的功率分配进行优化，同时引入燃料电池功率变化惩罚因子以抑制燃料电池性能衰退。此外，采用多目标优化方法，将电池能量与燃料电池寿命纳入考虑，实现能量管理策略的综合优化。本方法通过端到端建模与优化，有效提升了燃料电池系统效率，延长系统寿命，进一步降低燃料电池和电池的总成本，同时显著提高混合动力汽车的节能减排性能。

本发明授权一种融合激光雷达与LSTM-transformer速度预测的端到端能量管理控制方法在权利要求书中公布了：1.一种融合激光雷达与LSTM-transformer速度预测的端到端能量管理控制方法，其特征在于，包括： 通过激光雷达在线获取车辆周围环境的点云数据，并经过三维目标检测，识别车辆周围环境信息后进行目标跟踪；具体实现如下： 标定：利用激光测距仪和水平仪测量激光雷达相对于车辆坐标系的外参矩阵； 目标车辆数据处理：对通过激光雷达在线获取的车辆周围环境的点云数据进行卡尔曼滤波降噪处理，然后通过PointPillar模型对降噪后的点云数据进行处理，进行三维目标检测，获得的目标信息用于环境理解，并通过多目标跟踪算法进行实时跟踪； 行驶车辆数据获取：车辆当前的行驶速度和加速度通过CAN总线获取； 将经过目标跟踪后的车辆周围环境信息作为实时状态量和约束量输入LSTM-transformer速度预测模型，通过特征提取和时序预测，生成车辆的当前预测速度序列； LSTM-transformer速度预测模型的预测方式为：通过LSTM处理序列数据，输入数据X＝[x1,x2,...,xT]，LSTM生成隐藏状态H＝[h1,h2,...,hT]，LSTM通过输入门i、遗忘门f、候选记忆C和输出门o的门控机制，依次更新和维护隐藏状态与记忆单元状态，其核心公式为： 式中，1≤t≤T，xt为当前时间步的输入，ht-1为上一个时间步的隐藏状态，Ct-1上一个时间步的细胞状态，为当前时刻细胞状态，σ为激活函数Sigmoid，tanh为激活函数，it、ft和ot分别为对应门的输出，Wi、Wf和Wo分别为对应门的权重，bi、bf和bo分别为对应门的偏置，Ct、WC和bC是记忆细胞输出、权重和偏置，ht是当前时间步的隐藏状态； 将LSTM生成的隐藏状态H作为transformer的输入，得到当前预测速度序列vpre＝TransformerH； 通过当前预测速度序列，得到当前时刻功率作为输入，通过等效氢耗、燃料电池衰退和动力电池衰退构建等效消耗最小化策略ECMS的目标函数进行多目标优化，实现预测速度序列向燃料电池和锂离子电池的最优功率分配转化。

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