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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于Koopman算子的车身姿态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：CN120652809B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202510864280.9，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于Koopman算子的车身姿态控制方法是由詹军;叶昊;高深圳设计研发完成，并于2025-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Koopman算子的车身姿态控制方法在说明书摘要公布了：本发明适用于车辆动力学建模及控制技术领域，提供了一种基于Koopman算子的车身姿态控制方法，该方法通过选择合适的观测函数建立线性方程描述车辆姿态控制过程中的非线性环节，并将建立的线性方程应用在后续的控制器设计当中，有效解决了目前车身姿态控制器对于非线性环节考虑不足的问题，同时提出的观测函数建立方法也为Koopman算子在车身姿态控制方面的应用提供了重要参考。

本发明授权一种基于Koopman算子的车身姿态控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Koopman算子的车身姿态控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：选择步长，采集指定时间长度的车辆运行数据，包括车身垂向高度、车身侧倾角、车身俯仰角、四个簧下质量位移、车身垂向速度、车身侧倾角速度、车身俯仰角速度、四个簧下质量速度、四个悬架主动作动力在内的仿真数据，；其中，运行数据应包括施加悬架主动作动力与未施加悬架主动作动力两种；将数据按照类型分行，按照时间戳分列，记为； 步骤2：将数据集中悬架主动作动力的部分记为数据集，其他的部分记为数据集，选取观测函数将数据集升维，得到升维后的数据集；将数据集和数据集重新组合为增广数据集； 步骤3：将增广数据集划分为训练数据集和验证数据集，其中训练数据集长度为；使用扩展动态模式分解对训练数据集进行拟合，得到升维线性系统的状态转移矩阵与动作矩阵后，在验证数据集上查看拟合效果； 步骤4：面向升维后的线性系统设计模型预测控制器的代价函数与约束条件，通过求解黎卡提方程或者直接采用求解器进行求解以实现车身姿态控制； 在所述步骤1中，采用仿真去获得车辆运行数据，具体包括以下步骤： 首先建立如下所示的非线性车身姿态模型： ； 其中，是第步的车辆状态，是主动悬架在第步施加的主动作动力；然后，设置仿真步长，时间长度，设置初始条件取样范围，其中位移单位为，角度单位为，角速度单位为，速度单位为，力的单位为： ； ； 设置主动作动力峰值大小范围为，在输入时，主动作动力大小保持周期循环，每个周期分为八个时长为0.2s的阶段，分别代表左前、右前、右后、左后的悬架主动作动力； 在确定的采样范围中均匀采样，然后确定仿真的初始条件，开始仿真后采集包括每个时刻的车身垂向高度、车身侧倾角、车身俯仰角、四个簧下质量位移、车身垂向速度、车身侧倾角速度、车身俯仰角速度、四个簧下质量速度、四个悬架主动作动力在内的仿真数据；将数据按照类型分行，按照时间戳分列，记为； 在所述步骤1中，选取3阶观测函数： ； 其中，，，，代表矩阵的转置。

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