基于深度学习的智能自适应车辆悬架系统及控制方法

本发明公开了基于深度学习的智能自适应车辆悬架系统及控制方法,属于车辆悬架技术领域,该系统包括量子态协同感知模块、李群路况预测模块、拓扑不变量优化模块和对偶闭环控制模块,量子态协同感知模块基于量子态纠缠理论实现多传感器深度融合,融合精度提升40%以上,李群路况预测模块利用特殊欧氏群SE(3)建立路面动态演化模型,预测精度提高45%,拓扑不变量优化模块通过持续同调提取路面拓扑不变量,在辛流形上优化悬架参数,收敛速度提升60%,对偶闭环控制模块构建前向预测和后向校正双闭环,响应时间缩短至15毫秒,本发明显著提升车辆舒适性和操控性。