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龙图腾网获悉清华大学申请的专利自适应意料外环境变化的汽车极限驾驶控制方法及系统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：CN116605242B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202310827122.7，技术领域涉及：B60W50/00；该发明授权自适应意料外环境变化的汽车极限驾驶控制方法及系统是由赵世越;张俊智;何承坤;何晓夏;刘伟龙;季园设计研发完成，并于2023-07-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本自适应意料外环境变化的汽车极限驾驶控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了自适应意料外环境变化的汽车极限驾驶控制方法及系统，该方法包括：基于车辆运行环境数据构造在线识别不确定环境因素的保守安全控制策略，并基于强化学习算法和最优控制算法构造数据驱动的性能最优极限驾驶控制策略；根据保守安全控制策略和性能最优极限驾驶控制策略的策略融合结果得到动态平衡安全与性能的混合控制策略；车载计算机在判断汽车处于极限驾驶状态时执行混合控制策略并输出控制指令，执行器响应控制指令以控制汽车运行的动态平衡。本发明可以当动态平衡汽车在出现意料外环境变化时动态平衡最优性和安全性，以提升汽车极限控制算法的应急水平和泛化性能。

本发明授权自适应意料外环境变化的汽车极限驾驶控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种自适应意料外环境变化的汽车极限驾驶控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于车辆运行环境数据构造在线识别不确定环境因素的保守安全控制策略，并基于强化学习算法和最优控制算法构造数据驱动的性能最优极限驾驶控制策略； 根据所述保守安全控制策略和所述性能最优极限驾驶控制策略的策略融合结果得到动态平衡安全与性能的混合控制策略； 车载计算机在判断汽车处于极限驾驶状态时执行所述混合控制策略并输出控制指令，执行器响应所述控制指令以控制汽车运行的动态平衡； 所述基于车辆运行环境数据构造在线识别不确定环境因素的保守安全控制策略，包括： 基于车辆行驶状态产生候选轨迹，并在线识别赛道中意料外的环境变化得到环境变化识别结果； 基于所述环境变化识别结果计算所述候选轨迹对应的不确定环境危险度； 根据不确定环境危险度和危险阈值的比较结果选择未超过危险阈值的候选轨迹得到保守安全控制策略以生成保守安全控制输入数据； 所述基于强化学习算法和最优控制算法构造数据驱动的性能最优极限驾驶控制策略，包括： 构造助动强化学习网络下的状态空间和动作空间； 基于所述状态空间和动作空间建立高精度汽车动力学模型和助动强化学习网络的仿真环境； 基于所述高精度汽车动力学模型的性能最优指标设计奖励函数，并基于专家示例和先验知识得到专家策略，在所述仿真环境下基于所述奖励函数和所述专家策略对助动强化学习网络进行迭代训练以得到网络参数； 在现实环境中利用所述车载计算机计算所述网络参数，并将参数计算结果作为性能最优极限驾驶控制策略以生成性能最优输入数据； 所述根据所述保守安全控制策略和所述性能最优极限驾驶控制策略的策略融合结果得到动态平衡安全与性能的混合控制策略，包括： 基于当前状态与性能最优轨迹的距离的分析结果计算性能最优控制信任因子； 基于意料外在线变化所带来的环境危险因素的分析结果计算保守安全控制信任因子； 根据所述性能最优控制信任因子和所述保守安全控制信任因子计算混合控制因子并生成动态平衡安全与性能的混合控制策略，以得到实际控制输入数据。

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