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龙图腾网获悉南昌航空大学申请的专利基于残差模型的全驱式无人车跟踪控制与扭矩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：CN120523055B 。

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：202511039520.8，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于残差模型的全驱式无人车跟踪控制与扭矩控制方法是由陈志华;黄佳乐;车宇飞;黄熙龙;江志帆;程姗;龙佳丽;董华;郭亮设计研发完成，并于2025-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于残差模型的全驱式无人车跟踪控制与扭矩控制方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于残差模型的全驱式无人车跟踪控制与扭矩控制方法，它包括如下步骤：建立非线性车辆动力学模型和基于高斯过程的残差模型；结合两个模型得到基于残差模型的车辆动力学模型；将横向补偿和航向角最小化作为优化目标，并用基于残差模型的车辆动力学模型作为预测模型，建立用于路径跟踪的高斯‑模型预测控制GP‑MPC控制器；设计多目标扭矩控制算法，对GP‑MPC控制器输出的最优控制量进行分配，得到每个轮胎的期望纵向力；设计轮胎纵向力观测器和抗干扰电流控制律。本发明有效克服了全驱式无人车跟踪精度差，稳定性差的缺陷。

本发明授权基于残差模型的全驱式无人车跟踪控制与扭矩控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于残差模型的全驱式无人车跟踪控制与扭矩控制方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：建立非线性车辆动力学模型并进行误差分析，获得非线性车辆动力学误差模型； S2：通过非线性车辆动力学误差模型的表达式明确误差来源，并建立基于高斯过程的残差模型用于消除误差； S3：将所述非线性车辆动力学模型与所述基于高斯过程的残差模型结合得到基于残差模型的车辆动力学模型，实时学习非线性车辆动力学误差模型中的动态误差并进行补偿； S4：对路径跟踪问题进行数学建模得到横向补偿和航向角误差，将横向补偿和航向角最小化作为优化目标，并用所述基于残差模型的车辆动力学模型作为预测模型，建立用于路径跟踪的高斯-模型预测控制GP-MPC控制器； S5：以转矩分配误差最小化、基于运动学的最小滑移和最小轮胎负荷率为目标，结合轮胎力限制与轮胎转矩输出特性限制，设计多目标扭矩控制算法，对所述GP-MPC控制器输出的最优控制量，即轮胎总纵向力和外部横摆力矩进行分配，得到输出矩阵，其中，为第j个轮胎的期望纵向力，j=1，2，3，…，4； S6：根据李亚普诺夫稳定性理论设计轮胎纵向力观测器，并将输出矩阵输入至所述轮胎纵向力观测器，对每个轮胎期望纵向力形成闭环控制； S7：以每个轮胎的期望纵向力作为期望值，以所述轮胎纵向力观测器的输出量作为反馈值，设计抗干扰电流控制律，实现实际轮胎纵向力快速跟随期望纵向力； 所述步骤S1的非线性车辆动力学模型的表达式为： ； 其中，表示车辆纵向加速度，表示质心的侧偏角速度，表示横摆角加速度，表示质心的侧偏角，表示车辆纵向速度，表示横摆角速度，m表示车辆质量，表示四个轮胎纵向力矢量和，表示车前后轮转向角度，c表示侧偏刚度，L表示车的前后轴距，表示车辆横摆惯量，表示外部横摆力矩； 在轮胎纵向力观测器设计中是第j个车轮的纵向轮胎力估计值，表示车轮惯性矩，是观测器增益，表示母线电流，表示第j个车轮可调的设计参数，表示第j个车轮的转速，表示观测器增益对时间的一阶导数；所述步骤S7的抗干扰控制律为输入电流的控制律，具体表达式为： ； 其中，表示饱和函数，表示第j个车轮的期望纵向轮胎力，为控制器的系数，表示第j个车轮的期望纵向轮胎力对时间的一阶导数，表示阻尼系数，表示电机转矩常数。

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