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龍圖騰網恭喜深圳市樂騎智能科技有限公司申請的專利電動滑板車智能速度控制方法、裝置、設備及存儲介質獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119408424B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-04發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510022521.5，技術領域涉及：B60L15/20；該發(fā)明授權電動滑板車智能速度控制方法、裝置、設備及存儲介質是由黃振祥;李玉成;譚蒂;劉玉冰設計研發(fā)完成，并于2025-01-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本電動滑板車智能速度控制方法、裝置、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種電動滑板車智能速度控制方法、裝置、設備及存儲介質。該方法：對電動滑板車的騎行歷史數(shù)據進行采集及濾波處理，得到時序特征矩陣；構建多頭時間自注意力機制和空間交叉注意力機制，得到時間特征向量和空間特征向量；輸入多特征融合模塊進行加權融合，得到融合特征向量，并通過意圖啟發(fā)控制模塊生成目標速度序列；進行狀態(tài)觀測器構建，得到系統(tǒng)狀態(tài)向量；通過線性矩陣不等式求解計算觀測器增益矩陣，并構建外環(huán)速度控制器和內環(huán)電流控制器，得到自適應PID控制參數(shù)；輸入PWM調制器進行電機控制量計算，得到速度控制執(zhí)行指令并輸出電機驅動信號。本發(fā)明的實施保證了電機控制的精確性，確保了系統(tǒng)在各種工況下的安全可靠運行。

本發(fā)明授權電動滑板車智能速度控制方法、裝置、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種電動滑板車智能速度控制方法，其特征在于，包括以下步驟：對電動滑板車的騎行歷史數(shù)據進行采集及濾波處理，得到時序特征矩陣；基于所述時序特征矩陣構建多頭時間自注意力機制和空間交叉注意力機制，得到時間特征向量和空間特征向量；具體包括：對所述時序特征矩陣進行線性變換，得到八組獨立的注意力頭特征，每組注意力頭特征包括查詢矩陣、鍵矩陣和值矩陣；對每組所述注意力頭特征進行縮放點積運算，得到注意力權重矩陣，并基于所述注意力權重矩陣對所述值矩陣進行加權，得到時序關聯(lián)特征；對八組時序關聯(lián)特征進行特征拼接和線性映射，得到時間特征向量；對所述時序特征矩陣中的道路環(huán)境圖像序列特征進行第一注意力分支處理，得到道路環(huán)境注意力特征，所述第一注意力分支以道路環(huán)境特征作為查詢向量，以騎行姿態(tài)特征作為鍵值對；對所述時序特征矩陣中的騎行姿態(tài)特征進行第二注意力分支處理，得到騎行姿態(tài)注意力特征，所述第二注意力分支以騎行姿態(tài)特征作為查詢向量，以道路環(huán)境特征作為鍵值對；對所述道路環(huán)境注意力特征和所述騎行姿態(tài)注意力特征進行特征拼接處理，得到空間交互特征，并對所述空間交互特征進行線性映射處理，得到空間特征向量；將所述時間特征向量和所述空間特征向量輸入多特征融合模塊進行加權融合，得到融合特征向量，并基于所述融合特征向量通過意圖啟發(fā)控制模塊生成目標速度序列；對所述目標速度序列進行狀態(tài)觀測器構建，得到系統(tǒng)狀態(tài)向量；基于所述系統(tǒng)狀態(tài)向量通過線性矩陣不等式求解計算觀測器增益矩陣，并構建外環(huán)速度控制器和內環(huán)電流控制器，得到自適應PID控制參數(shù)；將所述自適應PID控制參數(shù)輸入PWM調制器進行電機控制量計算，得到速度控制執(zhí)行指令，并根據所述速度控制執(zhí)行指令輸出電機驅動信號。

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