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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种机理数据混合驱动的自动驾驶控制方法、系统及介质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：CN118838169B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202410826653.9，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种机理数据混合驱动的自动驾驶控制方法、系统及介质是由褚洪庆;李宗轩;康乔;高炳钊;陈虹设计研发完成，并于2024-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机理数据混合驱动的自动驾驶控制方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种机理数据混合驱动的自动驾驶控制方法、系统及介质，其中方法包括：根据采样频率和纯机理模型驱动的模型预测控制器，控制车辆输出预设轨迹和速度，并作为离线数据集；基于高斯过程回归算法构建残差模型，根据离线数据集，训练得到机理模型的残差模型，根据机理模型和残差模型建立模型预测控制器的预测模型，输出总驱动力需求；利用低阶PID控制器获取附加垂向力、附加侧倾力矩和附加俯仰力矩，基于总驱动力需求、附加垂向力、附加侧倾力矩和附加俯仰力矩，利用车辆结构参数构造力矩分配矩阵，计算四个轮毂电机各自提供的电机力矩。与现有技术相比，本发明有效抑制了外部扰动对跟踪性能的影响，实现更智能、更精确的自动驾驶控制。

本发明授权一种机理数据混合驱动的自动驾驶控制方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种机理数据混合驱动的自动驾驶控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 离线数据集构建：根据采样频率和纯机理模型驱动的模型预测控制器，控制车辆输出预设轨迹和速度，并作为离线数据集，其中，机理模型采用三自由度车辆动力学模型； 残差模型离线训练：基于高斯过程回归算法构建残差模型，根据离线数据集，训练得到机理模型的残差模型，根据机理模型和残差模型建立模型预测控制器的预测模型，输出总驱动力需求； 底层驱动力矩分配：利用低阶PID控制器获取附加垂向力、附加侧倾力矩和附加俯仰力矩，基于总驱动力需求、附加垂向力、附加侧倾力矩和附加俯仰力矩，利用车辆结构参数构造力矩分配矩阵，计算四个轮毂电机各自提供的电机力矩； 所述模型预测控制器的预测模型的目标函数和约束条件表示为： 其中， ec,k＝sinΦrefXk-Xref-cosΦrefYk-Yref el,k＝-cosΦrefXk-Xref-sinΦrefYk-Yref 其中，el,k为侧向跟踪误差，ec,k为纵向跟踪误差，Vx为纵向车速，Vref为参考车速，δ为前轮转角，T为总需求力矩，ql为侧向跟踪误差权重，qc为纵向跟踪误差权重，qv为速度跟踪误差权重，qδ为抑制前轮转角权重，qT为抑制总需求力矩权重，xt为车辆当前状态，fxk,uk为系统机理模型，为系统状态预测误差的补偿模型，为补偿模型需求的当前采样样本，θ为模型参数，Φref为参考横摆角，Xk为车辆大地坐标系下纵向位置，Yk为大地坐标系下横向位置，Xref为参考纵向位置，Yref为参考横向位置。

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