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龙图腾网获悉福州大学申请的专利一种基于CNN-Transformer的智能轮胎侧偏角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：CN119821416B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202510140187.3，技术领域涉及：B60W40/101；该发明授权一种基于CNN-Transformer的智能轮胎侧偏角估计方法是由章小龙;程宣浩;邹枫庚;杜恒;魏凌涛;李子俊;刘阳洋;林杨建;巫宇杰设计研发完成，并于2025-02-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CNN-Transformer的智能轮胎侧偏角估计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于CNN‑Transformer的智能轮胎侧偏角估计方法，属于智能车辆感知技术领域。所述方法，包括：步骤S1、利用三轴加速度传感器采集满载轮胎多种侧偏工况下的加速度信号，并进行200Hz低通滤波及数据8:2划分；步骤S2、设计包含四个一维卷积层的卷积神经网络CNN，从预处理后的信号中提取深层特征，并结合位置编码保留时序信息；步骤S3、采用多头交叉注意力模块对提取的特征进行聚合与增强，滤除干扰信息，突出与侧偏角相关的关键特征；步骤S4、将处理后的测试数据输入训练好的CNN‑Transformer模型，预测轮胎侧偏角。本发明通过结合CNN在局部特征提取与Transformer在全局特征的关注能力上的优势，显著提升了侧偏角估计的精度和系统的鲁棒性，适用于多种轮胎规格和工况条件。

本发明授权一种基于CNN-Transformer的智能轮胎侧偏角估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CNN-Transformer的智能轮胎侧偏角估计方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1、在数据采集与预处理阶段，选用满载轮胎，基于三轴加速度传感器搭建智能轮胎系统，在侧偏工况下采集轮胎的加速度信号，涵盖包括载荷、速度、侧偏角和滑移率的变化条件；对采集到的三轴加速度信号应用低通滤波进行信号处理，并将处理后的数据按比例划分为训练集A和测试集B； 步骤S2、在特征提取阶段，设计多层卷积神经网络特征提取器，从预处理后的三轴加速度信号中提取出具判别性的特征；所述多层卷积神经网络特征提取器包括： 1第一卷积层，包括32个卷积核，卷积核大小为3，步幅为1，填充为1，激活函数为ReLU； 2第二卷积层，包括64个卷积核，卷积核大小为3，步幅为1，填充为1，激活函数为ReLU； 3最大池化层，池化窗口大小为2； 4第三卷积层，包括128个卷积核，卷积核大小为3，步幅为1，填充为1，激活函数为ReLU； 5第四卷积层，包括feature_dim个卷积核，卷积核大小为3，步幅为1，填充为1，激活函数为ReLU；其中，feature_dim为特征维度，根据实际需求调整； 步骤S3、在特征聚合阶段，采用多头交叉注意力模块构建特征增强与聚合网络，通过注意力机制滤除干扰信息，突出与侧偏角相关的特征，以提高特征的判别能力； 步骤S4、将测试集B中的数据输入训练好的神经网络模型，预测对应轮胎的侧偏角，并通过模型输出评估其预测性能。

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