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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利车辆轨迹跟踪控制方法、系统、电子设备及存储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：CN118732683B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202410754703.7，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权车辆轨迹跟踪控制方法、系统、电子设备及存储介质是由付翔;殷一鹏;王玉新;万佳琦;周俊宇;裴超设计研发完成，并于2024-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本车辆轨迹跟踪控制方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开一种车辆轨迹跟踪控制方法、系统、电子设备及存储介质，方法包括：构建质心侧偏角与横摆角速度相平面；通过预设神经网络模型对质心侧偏角与横摆角速度相平面进行区域辨识，得到稳定性区域划分信息；根据稳定性区域划分信息评估得到车辆稳定裕度数据，以确定稳定性控制权重；根据车辆横向运动信息和车辆横摆运动信息构建车辆动力学模型，通过车辆动力学模型构建轨迹跟踪多目标协同控制模型；构建优化目标函数，根据稳定性控制权重结合轨迹跟踪多目标协同控制模型和优化目标函数进行控制序列求解，得目标控制量数据。本申请实施例能够提高车辆轨迹跟踪精度，兼顾横摆稳定裕度，提高车辆的操纵性能。本申请可以广泛应用于车辆控制领域。

本发明授权车辆轨迹跟踪控制方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种车辆轨迹跟踪控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 构建质心侧偏角与横摆角速度相平面； 通过预设神经网络模型对所述质心侧偏角与横摆角速度相平面进行区域辨识，得到稳定性区域划分信息； 根据所述稳定性区域划分信息进行稳定裕度评估得到车辆稳定裕度数据，以通过所述车辆稳定裕度数据确定相应的稳定性控制权重； 根据车辆横向运动信息和车辆横摆运动信息构建车辆动力学模型，以通过所述车辆动力学模型构建轨迹跟踪多目标协同控制模型； 构建优化目标函数，以根据所述稳定性控制权重结合所述轨迹跟踪多目标协同控制模型和所述优化目标函数进行控制序列求解，得到目标控制量数据； 其中，所述根据所述稳定性区域划分信息进行稳定裕度评估得到车辆稳定裕度数据，以通过所述车辆稳定裕度数据确定相应的稳定性控制权重，包括： 根据所述稳定性区域划分信息和车辆状态点确定失稳因子，以根据所述失稳因子通过预设失稳函数计算得到失稳系数； 根据所述稳定性区域划分信息和所述车辆状态点确定趋势因子，以根据所述趋势因子通过预设趋势函数计算得到趋势系数； 根据所述失稳系数和趋势系数通过稳定性控制自适应权重函数计算得到所述稳定性控制权重； 其中，所述根据车辆横向运动信息和车辆横摆运动信息构建车辆动力学模型，以通过所述车辆动力学模型构建轨迹跟踪多目标协同控制模型，包括： 根据横向位置跟踪误差和航向角跟踪误差构建车辆跟踪误差函数； 根据所述车辆横向运动信息和所述车辆横摆运动信息构建车辆线性二自由度动力学模型； 根据所述车辆线性二自由度动力学模型和所述车辆跟踪误差函数构建跟踪误差状态方程； 根据所述车辆线性二自由度动力学模型进行稳态分析，构建横摆稳定性参数跟踪状态方程； 根据所述跟踪误差状态方程和所述横摆稳定性参数跟踪状态方程构建控制系统状态空间方程； 根据预设系统函数对所述控制系统状态空间方程进行优化，构建得到所述轨迹跟踪多目标协同控制模型；其中，所述预设系统函数包括转向系统函数和轮毂电机一阶线性离散系统函数； 其中，在执行所述根据预设系统函数对所述控制系统状态空间方程进行优化，构建得到所述轨迹跟踪多目标协同控制模型之后，所述方法还包括： 通过前向欧拉法对所述轨迹跟踪多目标协同控制模型进行离散化，得到离散控制模型； 通过控制增量参数对所述离散控制模型进行优化，得到轨迹跟踪多目标协同控制状态空间方程； 其中，所述构建优化目标函数，以根据所述稳定性控制权重结合所述轨迹跟踪多目标协同控制模型和所述优化目标函数进行控制序列求解，得到目标控制量数据，包括： 构建预设预测时域函数；其中，所述预设预测时域函数包括状态量函数和观测量函数； 根据所述状态量函数、所述观测量函数以及轨迹跟踪多目标协同控制状态空间方程构建系统预测模型； 将所述控制增量参数作为状态量并结合松弛因子和所述稳定性控制权重，构建所述优化目标函数； 将所述系统预测模型代入所述优化目标函数进行二次规划求解，得到所述目标控制量数据。

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