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龙图腾网获悉广州大学申请的专利一种无人驾驶车辆的纵向控制方法以及装置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：CN118519377B 。

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：202410638824.5，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权一种无人驾驶车辆的纵向控制方法以及装置是由谭锡贤;韦蕴珊;严远杲;孙毓晖设计研发完成，并于2024-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人驾驶车辆的纵向控制方法以及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种无人驾驶车辆的纵向控制方法以及装置，所述方法通过获取待控制无人驾驶车辆的期望驱动力矩；根据所述期望驱动力矩以及预设的用于表征无人驾驶车辆纵向控制的离散非线性系统，确定所述待控制无人驾驶车辆的期望运动速度轨迹序列；在接收到开闭环迭代学习控制指令时，根据所述开闭环迭代学习控制指令重复执行迭代计算操作，在迭代过程中，通过生成的闭环迭代学习控制器更新实际驱动力矩序列，并在每次迭代结束后判断更新的实际驱动力矩序列是否小于预设范围，若是，根据当前更新后的实际驱动力矩序列对待控制无人驾驶车辆进行控制。通过实施本发明，可以实现控制无人驾驶汽车运动速度轨迹的精确控制。

本发明授权一种无人驾驶车辆的纵向控制方法以及装置在权利要求书中公布了：1.一种无人驾驶车辆的纵向控制方法，其特征在于，包括： 获取待控制无人驾驶车辆的期望驱动力矩； 根据所述期望驱动力矩以及预设的用于表征无人驾驶车辆纵向控制的离散非线性系统，确定所述待控制无人驾驶车辆的期望运动速度轨迹序列； 在接收到开闭环迭代学习控制指令的情况下，根据所述开闭环迭代学习控制指令重复执行迭代计算操作，直至得到目标驱动力矩； 根据所述目标驱动力矩对待控制无人驾驶车辆进行控制； 其中，所述迭代计算操作包括： 根据当前的实际驱动力矩序列以及所述离散非线性系统，确定所述待控制无人驾驶车辆当前的实际运动速度轨迹序列；其中，初次迭代计算时所对应的实际驱动力矩序列根据一随机的驱动力矩生成； 根据所述期望运动速度轨迹序列以及所述实际运动速度轨迹序列，得到误差序列以及迭代误差指标； 根据预设的开环迭代学习控制增益、预设的闭环迭代学习控制增益以及所述误差序列形成一开闭环迭代学习控制器； 根据所述误差序列、开环迭代学习控制增益、闭环迭代学习控制增益以及开闭环迭代学习控制器，更新实际驱动力矩序列； 判断所述迭代误差指标是否小于预设范围，若是，则将更新后的实际驱动力矩序列作为目标驱动力矩；若否，则根据更新后的实际驱动力矩序列进行下一次迭代计算操作。

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