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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利基于多源不确定性的AEB系统参数协同优化设计方法及系统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：CN121232612B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511795709.X，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于多源不确定性的AEB系统参数协同优化设计方法及系统是由何智成;杨桂英;周恩临;高远;高晖设计研发完成，并于2025-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源不确定性的AEB系统参数协同优化设计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于汽车工程技术领域，具体涉及一种基于多源不确定性的AEB系统参数协同优化设计方法及系统，通过识别和量化多源不确定性参数，突破单一不确定性因素优化的局限，提升系统对复杂环境的适应能力；通过建立多目标优化模型，实现多目标平衡；引入多项式混沌展开模型，将其嵌入多目标优化模型求解中进行评估和筛选，加速求解，解决传统蒙特卡洛仿真效率低下的问题，进而得到最优优化变量，提升了自动紧急制动系统在复杂环境中的稳健性与安全性。

本发明授权基于多源不确定性的AEB系统参数协同优化设计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多源不确定性的AEB系统参数协同优化设计方法，其特征在于，包括： 确定自动紧急制动系统的优化变量，并对自动紧急制动系统的不确定性参数进行识别和量化； 基于优化变量和不确定性参数，构建多目标优化模型； 在自动驾驶仿真平台中构建自动紧急制动系统测试场景，并结合不确定性参数分布空间生成的样本集进行批量仿真，获取系统响应参数； 基于系统响应参数，构建多项式混沌展开模型，并拟合求解多项式混沌展开模型的展开系数，验证并评估多项式混沌展开模型的预测精度； 将多项式混沌展开模型作为代理模型，嵌入多目标优化模型的求解中进行评估和筛选，得到最优优化变量； 所述确定自动紧急制动系统的优化变量，并对自动紧急制动系统的不确定性参数进行识别和量化，包括： 选取自动紧急制动系统的核心决策参数，并将其作为优化变量；所述核心决策参数包括碰撞时间阈值和最大刹车力度； 基于环境因素、传感器设备及车辆动态特性，识别并量化自动紧急制动系统的不确定性参数；所述不确定性参数包括前车速度、后车速度、加速度波动、路面摩擦系数、传感器相对距离测量误差； 所述基于优化变量和不确定性参数，构建多目标优化模型，包括： 根据前车速度和后车速度，计算前后车相对速度，并结合路面摩擦系数、碰撞时间阈值和最大刹车力度，计算制动距离； 结合实际制动距离和初始相对距离，计算相对距离利用率； 将实际制动距离大于安全距离的事件定义为碰撞失效事件，并建立碰撞失效概率约束； 将无碰撞风险时触发制动的事件定义为误触发事件，并建立误触发概率约束； 设定最小化制动距离的均值为第一优化目标、最小化相对距离利用率的标准差为第二优化目标，定义碰撞失效概率约束和误触发概率约束为约束条件，构建基于可靠性的多目标优化模型。

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