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龙图腾网恭喜吉林大学申请的专利基于驾驶意图及卷积神经网络的车辆换挡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：CN117345860B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202311300534.1，技术领域涉及：F16H61/04；该发明授权基于驾驶意图及卷积神经网络的车辆换挡方法及系统是由翟璐;刘春宝;杨孔华;刘亦斌;钱旭设计研发完成，并于2023-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于驾驶意图及卷积神经网络的车辆换挡方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于驾驶意图及卷积神经网络的车辆换挡方法及系统，方法包括：识别重型商用车驾驶意图；获取重型卡车行车在市区与山区的行车路况，对路况进行判断与识别；考虑坡度影响，采用卡尔曼滤波算法进行道路坡度的估计；利用马尔科夫链进行弯道行驶工况的识别；对重型商用车山间行驶工况分为直行与转弯两个典型工况，选取横向加速度与方向盘转角进行重型商用车直线HMM模型与弯道HMM模型进行模型的训练，将行驶工况进行分层训练；规格化处理传感器数据；利用神经网络模型处理规格化系数，以得到换挡输出参数；进行卷积神经网络的训练，得到各层输出向量，控制接合位置换挡。本发明解决了重型车辆控制中驾驶效率低、动力性能和燃油经济性较差的技术问题。

本发明授权基于驾驶意图及卷积神经网络的车辆换挡方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于驾驶意图及卷积神经网络的车辆换挡方法，其特征在于，所述方法包括：S1、识别重型商用车驶意图；S2、获取重型商用车的差异区域行车路况数据，以判定得到重型商用车分区域路况；S3、采集获取坡度数据，据以利用卡尔曼滤波算法估计道路坡度；S4、根据所述重型商用车行驶意图及所述道路坡度，利用马尔科夫链识别所述重型商用车的弯道行驶工况；S5、对重型商用车山间驾驶员行驶工况分为直行与转弯两个典型工况，选取横向加速度与方向盘转角进行重型商用车直线HMM模型与弯道HMM模型进行模型的训练，将行驶工况进行分层训练，据以得到适用神经网络模型；S6、获取并规格化处理传感器数据，得到规格化系数，其中，所述规格化系数包括：转速系数、节气门开度系数、方向盘转角系数、行驶速度系数以及方向盘转角系数；S7、利用所述适用神经网络模型处理所述规格化系数，以得到换挡输出参数；S8、根据所述换挡输出参数判断，进行卷积神经网络的训练，得到各层向量，控制接合位置换挡。

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