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龙图腾网恭喜中汽研(天津)汽车工程研究院有限公司申请的专利基于电动车辆悬挂系统响应的非结构化路面高程估计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：CN119578267B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202510140992.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于电动车辆悬挂系统响应的非结构化路面高程估计方法是由杨建森;王圣坤;张雨;周博雅;刘忠海;王建海;李洪亮;张志国;汪黎明;李欣;董强强;李伟设计研发完成，并于2025-02-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于电动车辆悬挂系统响应的非结构化路面高程估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于电动车辆悬挂系统响应的非结构化路面高程估计方法，所述方法包括：构建簧载系统动力学模型以及考虑路面附着变化的多尺度轮胎模型集；将簧载系统动力学模型和轮胎模型集结合，形成涵盖多种驾驶工况的车辆悬挂系统动力学模型集，根据工况划分选择当前工况下匹配度最高的悬挂系统动力学模型；以所述匹配度最高的悬挂系统动力学模型为基础构建非线性容错滤波器；开发基于长序列循环神经网络的滤波增益预测模型，并将其与非线性容错滤波器融合构建统一化滤波器，实现复杂工况下非高斯时变噪声路面高程估计。通过本公开的处理方案，提高了对路面高程估计对不同工况的适应程度。

本发明授权基于电动车辆悬挂系统响应的非结构化路面高程估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于电动车辆悬挂系统响应的非结构化路面高程估计方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：构建簧载系统动力学模型以及考虑路面附着变化的多尺度轮胎模型集；将簧载系统动力学模型和轮胎模型集结合，形成涵盖多种驾驶工况的车辆悬挂系统动力学模型集，根据工况划分选择当前工况下匹配度最高的悬挂系统动力学模型；以所述匹配度最高的悬挂系统动力学模型为基础构建非线性容错滤波器；开发基于长序列循环神经网络的滤波增益预测模型，并将其与非线性容错滤波器融合构建统一化滤波器，实现复杂工况下非高斯时变噪声路面高程估计；所述以所述匹配度最高的悬挂系统动力学模型为基础构建非线性容错滤波器，包括：根据簧载系统动力学模型得到状态空间方程： 状态变量为：Xτ＝[zr]T；系统观测矢量为： 输入变量为：uτ＝[Fz]T；其中，Xτ为τ时刻系统的状态变量；f为非线性状态函数；Xτ-1为τ-1时刻系统的状态矢量；uτ-1为输入变量；Wτ-1为过程噪声；Zτ为系统的观测矢量；ητ为数据丢失概率；h为量测函数；uτ为已知控制输入变量；Vτ为测量噪声；zr为路面输入；T为矩阵转置；zs为簧上质量的垂直位移；zw为簧下质量的垂直位移；初始状态Xτ与Wτ、Vτ互不相关；是g个独立随机变量，diag{·}表示对角矩阵，是概率密度函数；对非线性容错滤波器进行迭代，包括：S1、初始化： 其中，为初始状态预测值；E为数学期望；X0为初始状态值；P0为协方差矩阵；S2、时间更新：基于以下公式计算状态一步预测： 其中，为τ-1时刻状态后验估计值；Xτ-1|τ-1为τ-1时刻状态先验值；uτ-1|τ-1为τ-1时刻的输入；基于以下公式计算状态预测误差的协方差： 其中，Pτ|τ-1为τ-1时刻先验协方差；Aτ为偏置矩阵；Pτ-1|τ-1为τ-1时刻后验协方差；AτT为Aτ的转置；Q为过程噪声矩阵；为求偏导；S3、测量更新：基于以下公式计算测量的一步预测值 基于以下公式计算滤波增益： 其中，Kτ为滤波增益；为测量雅可比矩阵；为数据丢失概率密度，Rτ为测量噪声矩阵；实时更新后的估计值： 其中，为τ时刻状态后验估计值；为新息方差；进一步更新误差协方差： 其中，Pτ|τ为误差协方差；I为单位矩阵；Pτ-1|τ为τ时刻先验协方差；分别记录测量矢量新息方差、测量矢量观测误差、状态后验更新误差和滤波增益矩阵的数据，并建立一一对应关系，构建数据集。

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