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申请/专利权人：格陆博科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于深度学习和车辆动力学的ESC智能控制系统及方法，涉及车辆控制领域，包括深度学习模块、车辆动力学模块和ESC控制模块；深度学习模块使用深度学习技术，训练和优化神经网络模型，通过对车辆状态、驾驶员操作习惯、以及当前路况的分析，预测车辆的稳定性状态；车辆动力学模块负责收集和实时监测车辆的动力学参数，车辆动力学模块根据深度学习模块的预测结果，计算出最优的稳定性控制策略；ESC控制模块据车辆动力学模块的计算结果，自动调整车辆的制动力和发动机的扭矩。本发明结合了深度学习技术和车辆动力学模型，能够实时监测车辆运动状态，并根据实时数据做出精准的操控，以避免潜在的失控情况。

主权项：1.一种基于深度学习和车辆动力学的ESC智能控制系统，其特征在于：包括深度学习模块、车辆动力学模块和ESC控制模块；深度学习模块使用深度学习技术，训练和优化神经网络模型，通过对车辆状态、驾驶员操作习惯、以及当前路况的分析，预测车辆的稳定性状态，神经网络模型基于大规模数据集进行训练，大规模数据包括各种驾驶场景和不同的天气条件，从而使神经网络模型对多种潜在的不稳定情形做出准确预测；在深度学习模块中，具体的操作步骤实施方式如下所示：（1）数据收集和数据预处理，数据收集过程中，数据的来源包括车载传感器、卫星导航系统和车载摄像头，数据类型涵盖车辆状态、驾驶员操作和路况信息；数据预处理包括清洗、去噪和特征提取，清洗去除异常值和错误数据，去噪通过滤波进行，特征提取从原始数据中提取最具代表性的特征；（2）设计神经网络模型，使用卷积神经网络CNN或循环神经网络RNN，设计输入层、隐藏层和输出层结构，并确定每层的神经元数量和激活函数，输入层接收车辆状态、驾驶员操作和路况信息，隐藏层负责进行特征提取和信息融合，输出层给出车辆稳定性的预测结果；（3）进行模型训练和优化，使用历史数据对神经网络模型进行训练，使模型能够准确地预测车辆未来的稳定性状态，通过均方误差损失函数和梯度下降算法最小化预测值与真实值之间的差距，进行反复迭代训练，使用超参数调优来调整模型参数，使用正则化技术提升模型稳健性和实用性；（4）模型的评估与验证，使用验证集对训练好的模型进行评估，以验证在未知的数据上的泛化能力和稳健性，对模型进行性能指标的评估，性能指标包括准确率、召回率和F1值；车辆动力学模块负责收集和实时监测车辆的动力学参数，动力学参数包括车辆的加速度、速度、方向盘转向角和车轮角度，车辆动力学模块根据深度学习模块的预测结果，计算出最优的稳定性控制策略；在车辆动力学模块中，具体的操作步骤实施方式如下所示：（1）传感器数据采集，通过安装在车辆上的传感器实时采集车辆的动态参数数据，包括加速度、速度和转向角；（2）对采集到的参数数据进行预处理，预处理方式包括滤波和降噪；（3）将预处理后的数据输入到深度学习模块中进行处理和分析，学习车辆的动态特性，并预测未来一段时间内的车辆状态；（4）基于预测结果和传感器数据，建立车辆动力学模型，描述车辆在不同工况下的运动规律和特性；（5）通过遗传算法或模拟退火算法，对车辆动力学模型进行优化，获得最佳的稳定性控制策略；（6）根据优化结果，制定最佳的稳定性控制策略，包括车轮制动力分配和发动机扭矩调整，以确保车辆在各种驾驶情况下都能保持稳定；（7）将制定的稳定性控制策略应用到车辆控制系统中，实现对车辆动力学的实时监测和控制；ESC控制模块据车辆动力学模块的计算结果，自动调整车辆的制动力和发动机的扭矩；在ESC控制模块中，具体的操作步骤实施方式如下所示：（1）数据接收与处理：ESC控制模块首先接收来自车辆动力学模块的控制策略数据，然后通过内部的数据处理算法对这些数据进行分析和处理，将其转化为可用于实际控制的指令；（2）制动力分配：ESC控制模块根据车辆当前的状态、动态特性以及车辆动力学模块提供的控制策略，决定每个车轮的制动力分配；（3）发动机扭矩调整：除了对车轮制动力的调整外，ESC控制模块还负责调整发动机的扭矩输出，进一步优化车辆的稳定性，通过减少或增加发动机的扭矩输出，控制车辆的加速和减速；（4）实时监测与响应：ESC控制模块实时监测车辆的动态状态和外部环境，并根据这些信息调整制动力和扭矩输出，在紧急情况下，ESC控制模块快速响应，并通过调整制动力和扭矩输出来避免车辆失控；（5）系统安全保障：ESC控制模块内置了多重安全保障机制，包括实时监测系统状态、故障检测与排除功能，确保系统在运行过程中的稳定性和可靠性，ESC控制模块还具备自我诊断和故障反馈能力，能够及时发现并处理系统故障。

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