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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种两栖无人车水陆执行器协同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：CN119620780B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411667936.X，技术领域涉及：G05D1/69；该发明授权一种两栖无人车水陆执行器协同控制方法是由王博洋;李欣萍;苏锐奔;李小波;刘海鸥设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种两栖无人车水陆执行器协同控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种两栖无人车水陆执行器协同控制方法，属于两栖无人车技术领域，解决了现有技术中两栖无人车不同场景的适应性较差的问题。方法包括以下步骤：获取每个时刻的两栖无人车的悬挂状态数据和姿态角数据；在当前时刻，根据当前时刻及历史时刻的悬挂状态数据和姿态角数据基于训练好的循环神经网络预测水上模型失配概率；基于预测的水上模型失配概率确定当前是否是场景关键点；所述场景关键点包括：着陆点、离水点、入水点和全浮点；根据当前是否是场景关键点以及预测的水上模型失配概率解算两栖无人车的执行机构动作指令。实现了两栖无人车在水陆工况下的稳定控制。

本发明授权一种两栖无人车水陆执行器协同控制方法在权利要求书中公布了：1.一种两栖无人车水陆执行器协同控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取每个时刻的两栖无人车的悬挂状态数据和姿态角数据； 在当前时刻，根据当前时刻及历史时刻的悬挂状态数据和姿态角数据基于训练好的循环神经网络预测水上模型失配概率；所述水上模型失配概率用于表征两栖无人车在水陆工况下执行机构的响应状态； 基于预测的水上模型失配概率确定当前是否是场景关键点；所述场景关键点包括：着陆点、离水点、入水点和全浮点； 根据当前是否是场景关键点以及预测的水上模型失配概率解算两栖无人车的执行机构动作指令； 两栖无人车的执行机构包括挡位、油门、水上方向控制机构和陆上方向控制机构； 根据当前是否是场景关键点以及预测的水上模型失配概率解算两栖无人车的执行机构动作指令，包括： 根据当前是否是场景关键点确定当前解算模式和挡位指令，所述解算模式包括水上模式、水陆模式和陆上模式； 根据当前解算模式和预测的水上模型失配概率计算油门开度； 若当前是陆上模式，则根据期望曲率确定陆上方向控制机构的控制指令；若当前是水上模式，则根据期望曲率确定水上方向控制机构的控制指令；若当前是水陆模式，则根据期望曲率确定陆上方向控制机构和水上方向控制机构的控制指令； 根据当前解算模式和预测的水上模型失配概率计算油门开度，包括： 基于预测的水上模型失配概率确定发动机转速与无人车速度间的转换系数； 若当前解算模式是陆上模式或水陆模式，则根据期望速度和所述转换系数计算油门开度； 若当前解算模式是水上模式，则对期望速度进行修正，基于修正后的期望速度和所述转换系数计算油门开度； 基于预测的水上模型失配概率采用以下公式确定发动机转速与无人车速度间的转换系数： 其中，λ表示发动机转速与无人车速度间的转换系数，表示预测的水上模型失配概率，λl表示陆上工况运动学模型系数，λw为水上工况运动学模型系数；所述陆上工况运动学模型系数对应陆上工况下车速与发动机转速的转换系数，所述水上工况运动学模型系数对应水上工况下车速与发动机转速的转换系数； 采用以下公式计算油门开度： Δn＝ndes-n Θk+1＝Θk+pΔn 其中，vdes表示期望速度，ndes表示期望发动机转速，n表示当前发动机转速，Θk表示当前油门开度，Θk+1表示计算得到的油门开度，p表示系数； 所述循环神经网络采用以下方式训练得到： 获取两栖无人历史全过程中每个时刻的速度、发动机转速、悬挂状态数据和姿态角数据，根据速度和发动机转速计算每个时刻的水上模型失配概率；基于每个时刻的悬挂状态数据和姿态角数据计算每个时刻的特征；以k+1个时刻的特征为一个样本的输入数据，以该k+1个时刻之后的k+1个时刻的平均水上模型失配概率为样本的标签，构建训练样本集； 构建循环神经网络模型；基于所述训练样本集对构建的循环神经网络模型进行训练，得到训练好的循环神经网络模型； 基于每个时刻悬挂状态数据和姿态角数据计算每个时刻的特征，包括： 对于每个时刻，以该时刻之前的第s个时刻到该时刻的时间段为该时刻对应的特征时间段； 计算该时刻对应的特征时间段的悬挂状态数据最大值、悬挂状态数据平均值，悬挂状态数据方差、姿态角数据最大值、姿态角数据平均值和姿态角数据方差作为该时刻对应的特征； 根据速度和发动机转速采用以下方式计算每个时刻的水上模型失配概率： 其中，v表示速度，n表示发动机转速，λw表示水上工况运动学模型系数，λl表示陆上工况运动学模型系数。

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