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龙图腾网获悉盐城原子智能科技有限责任公司申请的专利电动重载车辆动力学状态预测方法、系统及终端设备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：CN119872578B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202510048086.3，技术领域涉及：B60W40/105；该发明授权电动重载车辆动力学状态预测方法、系统及终端设备是由魏文鹏;左腾;殷国栋;高强;蔡一当;姚怀成;张晓;庄伟超;王金湘;白阳;魏超设计研发完成，并于2025-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本电动重载车辆动力学状态预测方法、系统及终端设备在说明书摘要公布了：本发明公开了电动重载车辆动力学状态预测方法、系统及终端设备，涉及新能源汽车技术领域。本发明包括：接收重载车辆行驶状态信息数据，并进行预处理，其中重载车辆行驶状态信息数据包括纵向加速度、横向加速度、横摆角速度、车轮转速、车轮转角；根据行驶状态信息数据构建基于Koopman算子的横向速度模型，用于预测得到重载车辆的横向速度。本发明针对电动重载车辆横向速度通常不可测的问题，提出基于Koopman算子的横向速度模型，能够解决传统方法无法获取横向速度的问题，且提出线性重载车辆动力学模型来表征重载车辆的非线性特性，避免对重载车辆系统进行非线性建模，方便后续进行控制器设计。

本发明授权电动重载车辆动力学状态预测方法、系统及终端设备在权利要求书中公布了：1.电动重载车辆动力学状态预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 接收重载车辆行驶状态信息数据，其中重载车辆行驶状态信息数据包括纵向加速度、横向加速度、横摆角速度、车轮转速、车轮转角； 根据行驶状态信息数据构建基于Koopman算子的横向速度模型，用于预测得到重载车辆的横向速度； 基于非线性动力学模型及预测得到的横向速度，构建基于Koopman算子的线性重载车辆动力学模型，用于实现重载车辆动力学状态的预测； 所述重载车辆行驶状态信息数据中的纵向加速度、横向加速度、横摆角速度、车轮转速、车轮转角分别通过车辆自身安装的加速度传感器、横摆角速度传感器、测速仪及转角传感器采集得到； 根据行驶状态信息数据构建基于Koopman算子的横向速度模型，用于预测得到重载车辆的横向速度，具体如下： 设状态向量，输入向量为，定义面向横向速度的Koopman算子的状态升维函数为，其动力学演化如下式： ; 假设Koopman算子是由一组矩阵,,,实现，令，设计如下线性动力学模型： 式中，为升维之后第k步的状态，为升维之后第k+1步的状态； 采集从0到M时刻的信号，并分别定义成如下形式： 式中，为状态从时刻0到M-1的向量矩阵，为状态从时刻1到M的向量矩阵；为转向输入从时刻0到M-1的向量矩阵；为横向速度从时刻0到M-1的向量矩阵；为数据长度； 则横向速度的Koopman线性模型可通过数据扩展成如下形式： 利用最小二乘法求解得到系统矩阵组，，，: 式中表示对应矩阵的Frobenius范数；通过求解上式，进而实现横向速度的预测。

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