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龙图腾网恭喜南京航空航天大学申请的专利基于CMAC的智能驾驶员模型构建方法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：CN114537400B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202210037768.0，技术领域涉及：B60W40/00；该发明授权基于CMAC的智能驾驶员模型构建方法是由金智林;付林凯;何少炜设计研发完成，并于2022-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于CMAC的智能驾驶员模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于CMAC的智能驾驶员模型构建方法，采用了CMAC局部神经网络和单神经元自适应PID控制器作为驾驶员模型的决策模块，CMAC神经网络具有局部性，即每次学习后只对被激活的权值进行更新，具有很好的实时性。单神经元自适应PID控制器是根据增量式PID设计出的可以实时改变比例、积分、微分系数的单神经元网络，可以提高控制器的稳定性和抗干扰能力。本发明将CMAC神经网络与自适应神经元控制器构成复合控制器，不仅能用自适应神经元控制器评判CMAC控制器的性能，也能提高控制系统的稳定性和抗干扰能力，具有实时性好、输出误差小、鲁棒性强的特点。

本发明授权基于CMAC的智能驾驶员模型构建方法在权利要求书中公布了：1.基于CMAC的智能驾驶员模型构建方法，其特征在于，具体包含如下步骤： 步骤1，在汽车上设置横向加速度传感器、横摆角速度传感器、倾角传感器，其中，所述横向加速度传感器用于获得汽车的侧向速度，所述横摆角速度传感器用于获得汽车的横摆角速度，所述倾角传感器用于获得汽车的侧倾角和侧倾角速度； 步骤2，根据汽车三自由度模型的运动方程即横向、横摆、侧倾方向的运动方程推导出当前汽车的LTR值，并根据汽车三自由度模型求解汽车的稳态LTR值，所述LTR为汽车左右垂向力的差值和左右垂向力之和的比； 步骤3，采用CMAC神经网络与单神经元自适应PID控制器相结合的方式进行决策； 步骤3.1，初始时刻CMAC神经网络的所有权值皆为0，CMAC神经网络的初始输出转角δ2＝0，单神经元自适应PID控制器的初始权值预先设置； 步骤3.2，将当前LTR与稳态LTR的差值作为误差输入，并将相邻三个时刻的误差转换成增量式PID的三个状态量，即： ek＝ΔLTRk x1k＝ek x2k＝ek-ek-1 x3k＝ek-2ek-1+ek-2 式中，ΔLTRk为k时刻的误差，x1、x2、x3分别为增量式PID的三个状态量； 步骤3.3，求解当前单神经元自适应PID控制器的输出转角δ1： 式中，K为比例系数，为对应于xik的加权系数； 步骤3.4，采用有监督Hebb算法根据误差、增量式PID的三个状态量、δ1对增量式PID的三个状态量的系数更新： wik+1＝wik+ηiekδ1kxik 式中，wik为对应于xik的系数，ηi为学习速率； 步骤3.5，对当前LTR和误差ek进行标准化处理，量化到0-γ区间内： 式中，α1、α2分别为当前LTR、误差ek的量化值，LTRmin、LTRmax分别为当前LTR变化范围的最小值、最大值，ΔLTRmin、ΔLTRmax分别为误差ek变化范围的最小值、最大值，γ为预设的量化系数； 步骤3.6，根据量化后的当前LTR、误差ek进行地址映射，激活权值； 步骤3.7，将权值求和作为CMAC神经网络的输出转角δ2，即： 式中，ωj为激活的权值，aj为CMAC存储器地址选择向量； 步骤3.8，将单神经元自适应PID控制器的输出转角δ1与CMAC神经网络的输出转角δ2的和作为前轮转角δ，根据δ与δ2的差，采用梯度下降法对激活地址的权值进行更新，权值更新公式为： 式中，β为预设的CMAC神经网络学习速率； 步骤4，采用传递函数G1s、G2s分别模拟人类驾驶员的神经延迟、肌肉延迟，将输出转角δ作为G1s的输入，将G1s的输出作为G2s的输入，将G2s的输出作为汽车方向盘目标转角； 其中，Td为驾驶员神经系统延迟时间，Tn为驾驶员肌肉系统延迟时间。

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