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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种考虑未知噪声影响下的车辆模型参数联合辨识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：CN116022157B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202211348311.8，技术领域涉及：B60W50/00；该发明授权一种考虑未知噪声影响下的车辆模型参数联合辨识方法是由汪䶮;徐利伟;殷国栋设计研发完成，并于2022-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑未知噪声影响下的车辆模型参数联合辨识方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种考虑未知噪声影响下的车辆模型参数联合辨识方法，涉及新能源汽车设计技术领域，解决了整备质量和质心位置的估计精度较低的技术问题，该联合辨识方法由第一鲁棒嵌入式容积卡尔曼滤波和第二鲁棒嵌入式容积卡尔曼滤波组成。首先将H无穷滤波与嵌入式容积卡尔曼滤波相结合构成第一鲁棒嵌入式容积卡尔曼滤波并利用车辆纵向动力学模型对整备质量进行估计，随后将该结果输入给第二鲁棒嵌入式容积卡尔曼滤波进行质心位置参数辨识。本申请可以实现噪声统计特性未知情况下车辆质量与质心位置参数同时高精度估计，可以有效提升车辆底盘控制性能。

本发明授权一种考虑未知噪声影响下的车辆模型参数联合辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑未知噪声影响下的车辆模型参数联合辨识方法，其特征在于，该方法通过第一鲁棒嵌入式容积卡尔曼滤波器和第二鲁棒嵌入式容积卡尔曼滤波器实现，所述第一鲁棒嵌入式容积卡尔曼滤波器和所述第二鲁棒嵌入式容积卡尔曼滤波器均由H无穷滤波器和嵌入式容积卡尔曼滤波器构成，该方法包括： S1：获取车辆行驶过程中的相关信息，该相关信息包括纵向加速度、纵向速度、轮速和驱动电机力矩； 根据纵向速度计算得到空气阻力和滚动阻力； 将轮速和驱动电机力矩输入到轮胎纵向力计算模型进行计算，得到车轮纵向力； S2：在第一鲁棒嵌入式容积卡尔曼滤波器中将纵向动力学模型转换成质量估计状态方程和测量方程，并将空气阻力、滚动阻力和车轮纵向力输入到第一鲁棒嵌入式容积卡尔曼滤波器进行质量估计，得到质量参数； S3：将质量参数输入到轮胎垂向力理论计算模型得到理论计算轮胎垂向力； 根据纵向速度、轮速和车轮滚动半径对轮胎滑移率进行计算，将轮胎滑移率和车轮纵向力输入到线性轮胎模型进行计算，得到间接测量轮胎垂向力； S4：根据轮胎垂向力理论计算模型构建质心估计状态方程和测量方程，将理论计算轮胎垂向力和间接测量轮胎垂向力输入到第二鲁棒嵌入式容积卡尔曼滤波器进行质心位置估计，得到质心位置； S5：将当前时刻的质量参数和质心位置作为下一时刻状态估计的输入，循环步骤S2至S4，直至车辆模型参数的估计精度达到预设标准。

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