买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种改进强化学习自适应融合的智能车辆路径控制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：CN119536269B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202411682018.4，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种改进强化学习自适应融合的智能车辆路径控制方法是由潘树国;陈宗良;吴俣婷;高旺;陶贤露;赵庆设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种改进强化学习自适应融合的智能车辆路径控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种改进强化学习自适应融合的智能车辆路径控制方法，包括如下步骤：1、建立用于智能车辆的协同转向模型，通过快速收敛的自然对数滑模控制与非线性模型预测控制实现协同控制；2、引入注意力机制，利用路径误差信息和曲率作为状态输入，设计改进的基于近端策略优化强化学习的控制策略，3、利用物理信息优化目标函数，快速获得近端策略优化的最优解；4、根据改进近端策略优化控制方案与协调控制器控制量获得智能车辆当前时刻控制量，控制智能车辆行驶。该方法通过综合自然对数与非线性模型预测控制，提高路径追踪精度并增强智能车辆在动态场景中的适应能力，减小跟踪误差的影响，提高强化学习的收敛速度，提升智能车辆跟踪的实时性和稳定性。

本发明授权一种改进强化学习自适应融合的智能车辆路径控制方法在权利要求书中公布了：1.一种改进强化学习自适应融合的智能车辆路径控制方法，其特征在于：具体步骤如下： 步骤1、建立智能车辆的误差模型： 其中Xe表述纵向误差，Ye表示横向误差，ψe表示车辆航向角误差，L表示车辆轴距，v表示车辆速度，δ表示车辆前轮转向角； 步骤2、设计智能车辆的快速自然对数滑模控制器，包括如下步骤： 2.1建立车辆的快速自然对数滑模面： 其中ζ0、ζ1和ζ2都是正数，ln·表示自然对数函数； 2.2建立快速收敛的滑模面趋近律： 其中都是正数，且满足 2.3根据滑模面与趋近律，计算车辆滑模控制器转向角： 步骤3、设计智能车辆的非线性模型预测控制器，包括如下步骤： 3.1建立非线性模型预测的预测模型： 其中Yte表示拟合曲线的横向误差，b为多项式曲线的二次项系数，zt＝k1+k2，k为参考点的斜率； 3.2建立非线性模型预测的转向约束： δmin≤δk+n∣k≤δmaxn＝1,2…N7 Δδmin≤Δδk+n∣k≤Δδmax8 3.3建立非线性模型预测的目标函数 3.4建立非线性模型预测的转向角： δ2t＝δ2t-1+Δδ2t10 步骤4：建立智能车辆的近端策略优化融合控制器： 其中δ1表示快速滑模控制的输出转向角，δ2表示非线性模型预测控制的输出转向角； 步骤5、利用近端策略优化算法快速求解步骤4中和的最优解，预测智能车辆未来时刻的最佳状态，计算当前时刻最优参数 步骤6、将当前时刻的最优增益参数代入智能车辆的近端策略优化融合控制模型中，得到智能车辆的最优期望转向角δopt，控制智能车辆运行；判断是否要切换参考点，跳转至步骤2继续下一时刻的控制，直到智能车辆到达参考路径的终点。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人东南大学，其通讯地址为：211189 江苏省南京市江宁区东南大学路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。