南京航空航天大学时锋获国家专利权
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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于BP神经网络和改进的无迹卡尔曼滤波器的车辆参数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：CN118798050B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202410951157.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于BP神经网络和改进的无迹卡尔曼滤波器的车辆参数估计方法是由时锋;栾众楷;刘炎福;罗志杰;潘一嘉设计研发完成，并于2024-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于BP神经网络和改进的无迹卡尔曼滤波器的车辆参数估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于BP神经网络和改进的无迹卡尔曼滤波器的车辆参数估计方法，包括：根据建立的三自由度车辆动力学模型确定无迹卡尔曼滤波器的状态方程和观测方程；确定无迹卡尔曼滤波器的输入量、状态量以及观测量；对无迹卡尔曼滤波器进行改进，得到改进后的无迹卡尔曼滤波器的状态量估计结果；将车辆的前轮转角、车辆纵向加速度作为训练输入，经过BP神经网络训练拟合得到状态量估计结果与传感器真实值的残差值；将状态量估计结果和残差值作为车辆参数预测模型的实际输出。本发明采用改进无迹粒子滤波器对车辆动力学参数进行预测估计，利用车辆状态参数搭建BP神经网络拟合残差，弥补了目前高精度车辆参数传感器无法装车的缺陷。
本发明授权一种基于BP神经网络和改进的无迹卡尔曼滤波器的车辆参数估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于BP神经网络和改进的无迹卡尔曼滤波器的车辆参数估计方法，其特征在于，步骤如下： 1建立三自由度车辆动力学模型，并根据三自由度车辆动力学模型确定无迹卡尔曼滤波器的状态方程和观测方程； 2根据步骤1中的动力学模型确定无迹卡尔曼滤波器的输入量、状态量以及观测量； 3结合蒙特卡洛采样方法和自适应权重分配公式，对无迹卡尔曼滤波器进行改进，得到改进后的无迹卡尔曼滤波器的状态量估计结果 4采集车辆不同工况行驶过程中的质心侧偏角真实值βa和横摆角速度真实值γa，并将车辆的前轮转角、车辆纵向加速度作为训练输入，经过BP神经网络训练拟合得到步骤3中状态量估计结果与传感器真实值的残差值Δxk； 5将步骤3中得到的状态量估计结果和步骤4中得到的残差值Δxk作为车辆参数预测模型的实际输出
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