公开(公告)号：CN119821416A

公开(公告)日：2025-04-15

申请号：CN202510140187.3

申请日：2025-02-08

Applicant: 福州大学

Inventor： 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

IPC: B60W40/101 ,  B60W50/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 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。