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龙图腾网获悉博创联动科技股份有限公司申请的专利一种结合车辆多状态感知的制动控制优化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：CN121246751B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511815769.3，技术领域涉及：B60T8/1755；该发明授权一种结合车辆多状态感知的制动控制优化方法及系统是由陶伟;潘嗣南;周中华;孙祥明设计研发完成，并于2025-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合车辆多状态感知的制动控制优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结合车辆多状态感知的制动控制优化方法及系统，属于车辆智能控制技术领域，方法包括多源数据采集、数据预处理、多状态风险建模、多目标制动力分配及制动控制优化五个步骤。基于轮胎动力学模型和语义物理双源加权机制，生成高精度的车辆多状态感知特征数据；基于路径预测与物理约束模型的多状态风险建模方法，结合动态风险权重调节机制，计算综合目标减速度；构建包含制动距离、稳定性和轮胎可靠性的多目标优化函数，进行四轮制动力分配与同轴协同控制；依据优化结果执行压力控制，实现制动控制优化。本发明能够在复杂环境与多工况条件下实现制动控制策略的实时自适应调整，提升制动的安全性、稳定性与响应精度。

本发明授权一种结合车辆多状态感知的制动控制优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种结合车辆多状态感知的制动控制优化方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤S1：多源数据采集，得到同步多源数据集； 步骤S2：数据预处理，依据所述同步多源数据集，通过进行数据滤波、环境信息融合和基于轮胎动力学模型的联合状态估计，得到车辆多状态感知特征数据，包括以下步骤：多源信号一致性滤波、环境信息融合、状态观测模型构建、多观测量联合状态估计和车辆多状态感知特征生成； 所述多观测量联合状态估计，具体为通过采用语义物理双源自适应加权方式，对附着系数进行联合估计，得到联合附着系数，并结合所述联合附着系数，构建多观测状态向量； 所述联合附着系数的计算公式为： ； 式中，是联合附着系数，wdyn是反推自适应权重，是基于车辆动力学反推得到的附着系数，wsem是映射自适应权重，是语义映射附着系数； wdyn与wsem可依据动力学反推附着系数与语义映射附着系数之间的观测一致性进行实时调节，其中，基于车辆动力学反推得到的附着系数的方差记为，语义映射附着系数的方差记为，通过基于不确定度反比原则计算权重，得到反推自适应权重和映射自适应权重，计算公式为： 式中，可依据短时窗口内的波动性估计获得，可依据语义标签稳定性、视觉识别置信度或统计先验获得； 步骤S3：多状态风险建模，依据所述车辆多状态感知特征数据，通过进行基于路径预测和物理模型的风险评估计算，得到综合目标减速度； 在步骤S3中，所述多状态风险建模，在风险评估计算阶段，采用基于车辆纵向动力学的物理约束模型对制动风险进行量化分析；在此基础上，引入动态风险权重调节机制，依据实时环境语义与车辆状态自适应调整风险因子权重，形成动态综合评估值，得到综合目标减速度； 步骤S4：多目标制动力分配，依据所述综合目标减速度和所述车辆多状态感知特征数据，通过进行以稳定性、制动距离及轮胎可靠性为目标的实时优化求解，得到四轮独立目标制动力矩，并依据所述四轮独立目标制动力矩，通过执行器约束映射策略，生成用于同轴双轮协同控制的实际车轴制动力矩； 在步骤S4中，所述多目标制动力分配，包括以下步骤： 步骤S41：多目标制动优化函数构建，依据所述综合目标减速度和车辆多状态感知特征数据，通过构建包含制动距离、车辆稳定性和轮胎可靠性三类指标的多目标优化函数，进行制动力分配目标建模，得到可量化的制动优化函数； 其中，通过将综合目标减速度换算为整车所需制动力，并结合车辆的实时附着系数、垂直载荷分布及姿态参数，建立多目标优化函数，计算公式为： ； 式中，J是多目标优化函数，i是轮胎索引，Fb,i是第i个车轮的目标制动力，Freq是整车所需的总制动力，是制动能效权重，是附加偏航力矩，用于反映车辆制动稳定性偏差，是车辆偏航权重，是联合附着系数，Fz,i是第i个轮胎的实时垂直载荷，是附着极限权重； 步骤S42：四轮制动力分配优化求解；步骤S43：执行器约束映射；步骤S44：同轴双轮控制策略生成；步骤S45：制动力分配； 步骤S5：制动控制优化，得到制动执行器压力控制指令。

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