安徽江淮汽车集团股份有限公司尹兴科获国家专利权
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龙图腾网获悉安徽江淮汽车集团股份有限公司申请的专利基于机器学习的车辆动力学参数估计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：CN119647286B 。
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：202411872852.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于机器学习的车辆动力学参数估计方法是由尹兴科;王瀚;袁海鹏;吴贤静设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于机器学习的车辆动力学参数估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的车辆动力学参数估计方法，主要通过分析得出仿真测试软件中涉及的车辆动力学的重要参数，并对其中的未知参数提供了预测方法，为工程中难以获得某些参数的情况，提供了解决途径。具体而言，采用分组正交试验方法，以仿真软件平台的测试为依据，判定车辆动力学参数的重要性，并采用全连接神经网络预测车辆动力学的重要未知参数，并以实车测试结果与仿真测试进行对比，以验证预测的准确性。本发明针对车辆动力学参数种类繁多，且各参数对车辆动力响应的影响不同的特点，重点分析并预测其中的未知参数，有效解决了自动驾驶功能的车辆动力学参数敏感性问题，尤其针对未知的车辆动力学敏感参数进行了可靠的估计。
本发明授权基于机器学习的车辆动力学参数估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的车辆动力学参数估计方法，其特征在于，包括： 采用正交试验法并结合若干次仿真测试，对车辆动力学参数的敏感性进行分析； 确定仿真测试中的未知参数，并基于敏感性分析结论判断未知参数的动力学响应是否敏感； 采用机器学习算法对确定为敏感的目标未知参数进行预测，包括：设计仿真测试的场景并确定目标动力学响应指标； 根据所述目标未知参数的预设默认值，构建多个测试案例； 将各个测试案例按序在设计的场景中进行仿真测试，并记录仿真测试得到的第一动力学响应指标测试值； 将所述第一动力学响应指标测试值作为输入，将所述目标未知参数作为输出，建立并训练机器学习算法； 通过实车测试获得动力学响应指标实际值，并作为训练后的机器学习算法的输入，由机器学习算法输出目标未知参数的预测结果； 在仿真软件中对预测结果进行仿真校验。
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