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龙图腾网获悉北京科技大学;清华大学申请的专利一种依托强化学习的PID轨迹跟踪控制方法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：CN119739151B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202411674068.8，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种依托强化学习的PID轨迹跟踪控制方法及装置是由陈梓睿;段京良;李升波;黄晨;刘畅;居易;李轩;朱哿宇;马飞设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种依托强化学习的PID轨迹跟踪控制方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及自动驾驶领域，特别是指一种依托强化学习的PID轨迹跟踪控制方法及装置，方法包括：获取待控制自动驾驶车辆的当前状态、参考轨迹和实际运行误差；构建车辆轨迹跟踪控制的策略模型；将当前状态和参考轨迹输入至车辆轨迹跟踪控制的策略模型，得到PID控制参数；将PID控制参数和实际运行误差输入至PID控制器，得到自动驾驶车辆的控制量，根据自动驾驶车辆的控制量，完成自动驾驶车辆轨迹跟踪控制。本发明利用强化学习强大的学习能力结合PID本身的稳定性以及强鲁棒性，实现车辆轨迹跟踪控制的高实时、高稳定和高精度在线计算。解决当前车辆轨迹跟踪控制的计算实时性差、应用可靠性弱和依赖复杂动态模型等问题。

本发明授权一种依托强化学习的PID轨迹跟踪控制方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种依托强化学习的PID轨迹跟踪控制方法，其特征在于，所述方法包括： S1、获取待控制自动驾驶车辆的当前状态、参考轨迹和实际运行误差； S2、构建车辆轨迹跟踪控制的策略模型； S3、将所述当前状态和参考轨迹输入至车辆轨迹跟踪控制的策略模型，得到PID控制参数； S4、将所述PID控制参数和实际运行误差输入至PID控制器，得到自动驾驶车辆的控制量，根据所述自动驾驶车辆的控制量，完成自动驾驶车辆轨迹跟踪控制； 所述S2中的车辆轨迹跟踪控制的策略模型的构建过程，包括： S201、确定初始条件以及参数初始化； 其中，所述确定初始条件包括：确定离散间隔和预测时域，获取参考轨迹、期望速度信息以及自车状态； 所述参数初始化包括：初始化PID控制器和强化学习策略； S202、确定初始条件以及参数初始化后，获取采用数学方程描述的车辆坐标系下的参考轨迹的连续曲线，根据所述参考轨迹的连续曲线，确定当前时刻跟踪目标点，获取所述当前时刻跟踪目标点在大地坐标下的坐标； S203、根据所述当前时刻跟踪目标点在大地坐标下的坐标、离散间隔、预测时域以及预设的预测横坐标差，确定预测参考点，获取预测参考点的参考信息； S204、根据当前时刻的自车状态以及预测参考点的参考信息，得到下一时刻的跟踪误差； S205、根据所述下一时刻的跟踪误差，构建目标奖励函数； S206、根据当前时刻PID控制器的输出控制量，得到下一时刻跟踪目标点； S207、根据所述下一时刻跟踪目标点，获取车辆的观测信息； S208、根据所述车辆的观测信息以及目标奖励函数，构建车辆轨迹跟踪控制的策略模型的输入； S209、设置车辆轨迹跟踪控制的策略模型的动作约束条件； S210、根据所述车辆轨迹跟踪控制的策略模型的输入以及动作约束条件，采用强化学习算法，计算目标奖励函数，进而得到PID控制参数。

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