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龙图腾网获悉长安大学申请的专利基于SQP和GRNN的自动驾驶汽车动力学参数自适应辨识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：CN119644724B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411632436.2，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于SQP和GRNN的自动驾驶汽车动力学参数自适应辨识方法是由赵轩;房熙博;宁一高;王姝;贺伊琳;周辰雨设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于SQP和GRNN的自动驾驶汽车动力学参数自适应辨识方法在说明书摘要公布了：本发明属于车辆动力学技术领域，涉及基于SQP和GRNN的自动驾驶汽车动力学参数自适应辨识方法，该方法包括：自动驾驶汽车机理模型建立、GRNN模型建立、基于SQP算法的训练集获取和基于训练后GRNN模型的参数自适应辨识四个部分。利用自动驾驶汽车机理模型与SQP算法离线求解出常规方法难以获取到的动力学模型关键参数，并将求解结果作为GRNN模型的训练集，使训练后的GRNN模型具备处理自动驾驶汽车机理模型中转向盘转角、车速与轮胎侧偏刚度、悬架侧倾刚度和侧倾阻尼之间非线性关系的能力。最终，根据车辆的运行工况实时辨识出准确的动力学参数，为自动驾驶汽车的有效控制奠定了基础。

本发明授权基于SQP和GRNN的自动驾驶汽车动力学参数自适应辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SQP和GRNN的自动驾驶汽车动力学参数自适应辨识方法，其特征在于，包括：自动驾驶汽车机理模型建立、GRNN模型建立、基于SQP算法的训练集获取和基于训练后GRNN模型的参数自适应辨识四个部分； 所述自动驾驶汽车机理模型建立，具体为：建立包括车辆侧向运动、横摆运动和侧倾运动的自动驾驶汽车三自由度模型，其微分方程表达式具体为： 式1中：vy为侧向速度；kf为前轴轮胎侧偏刚度；kr为后轴轮胎侧偏刚度；Ix为簧载质量绕x轴的转动惯量；Ixs＝Ix+msh2为悬架簧载质量绕侧倾轴线的转动惯量；m为整车质量；ms为簧载质量；h为质心距侧倾中心的高度；δf为前轮转角，与转向盘转角δ呈线性关系；vx为纵向速度；a为质心至前轴的距离；b为质心至后轴的距离；ω为横摆角速度；Iz为簧载质量绕z轴的转动惯量；Ks为悬架侧倾刚度；Cs为悬架侧倾阻尼；φ为侧倾角；g为重力加速度； 所述GRNN模型建立，具体为：构建包括输入层、模式层、求和层和输出层的GRNN模型；其中，输入层参数包括能反映车辆行驶状态的变量，输出层参数包括自动驾驶汽车机理模型中的动力学关键参数； 所述基于SQP算法的训练集获取，具体为：通过SQP优化算法，求取自动驾驶汽车在典型方向盘转角和车速下机理模型对应的前轴轮胎侧偏刚度kf、后轴轮胎侧偏刚度kr以及悬架侧倾刚度Ks、悬架侧倾阻尼Cs的参数值，作为GRNN模型的训练数据集； 所述基于训练后GRNN模型的参数自适应辨识，具体为：将自动驾驶汽车运行工况与对应SQP求解结果作为GRNN模型的训练集，学习自动驾驶汽车转向盘转角δ、纵向速度vx与自动驾驶汽车机理模型关键参数之间的非线性关系，训练后的GRNN模型能够根据车辆的转向盘转角δ和纵向速度vx在线辨识出前轴轮胎侧偏刚度kf、后轴轮胎侧偏刚度kr以及悬架侧倾刚度Ks和悬架侧倾阻尼Cs，实现自动驾驶汽车动力学参数的自适应辨识。

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