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龙图腾网获悉比亚迪股份有限公司申请的专利车辆控制方法、装置、存储介质、电子设备及车辆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：CN119916797B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202311440358.1，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权车辆控制方法、装置、存储介质、电子设备及车辆是由高力扬;梁丰收;熊明利;陈启元;刘光辉设计研发完成，并于2023-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本车辆控制方法、装置、存储介质、电子设备及车辆在说明书摘要公布了：本公开涉及一种车辆控制方法、装置、存储介质、电子设备及车辆，以提升对车辆的控制精度和稳定性。所述方法包括：确定车辆在目标时刻的位姿信息和每一预测点各自对应的位姿信息，作为第一位姿信息，预测点从车辆对应的预测路径中确定；在车辆对应的参考行驶路径上，确定多个参考点，并确定每一参考点各自对应的位姿信息，作为第二位姿信息，多个参考点包括对应于目标时刻的第一参考点和目标时刻之后的预设数量的第二参考点，且每一参考点在预测路径上具有对应的预测点；根据第一位姿信和第二位姿信息，构建LQR优化模型；根据LQR优化模型，确定目标时刻的下一时刻的目标控制参数；在目标时刻的下一时刻，根据目标控制参数对车辆进行控制。

本发明授权车辆控制方法、装置、存储介质、电子设备及车辆在权利要求书中公布了：1.一种车辆控制方法，其特征在于，所述方法包括： 确定车辆在目标时刻的位姿信息和多个预测点各自对应的位姿信息，作为第一位姿信息，所述预测点从所述车辆对应的预测路径中确定； 在所述车辆对应的参考行驶路径上，确定多个参考点，并确定每一参考点各自对应的位姿信息，作为第二位姿信息，所述多个参考点包括对应于所述目标时刻的第一参考点和所述目标时刻之后的预设数量的第二参考点，且每一所述参考点在所述预测路径上具有对应的预测点； 根据所述第一位姿信息和所述第二位姿信息，构建LQR优化模型；所述LQR优化模型包括目标代价函数； 根据所述LQR优化模型，确定所述目标时刻的下一时刻的目标控制参数； 在所述目标时刻的下一时刻，根据所述目标控制参数对所述车辆进行控制； 按照以下公式生成目标代价函数F： 其中，为第一代价函数，为第二代价函数；Xi为针对第i个预测点预测的位姿信息，XRi为第i个参考点的第二位姿信息，XR0为所述第一参考点的第二位姿信息，N为所述预设数量，Q为根据位姿代价系数生成的对角矩阵；r为控制代价系数，为第i个预测点的控制参数；所述位姿信息包括坐标和航向角； 所述LQR优化模型还包括目标约束条件，所述目标约束条件包括用于约束所述预测路径的生成方式的第一约束条件和用于约束X0为所述第一位姿信息的第二约束条； 所述第一约束条件通过以下方式生成： 构建以位姿信息为状态量、以预设的控制参数为控制量的运动学模型； 根据预设距离，对所述运动学模型进行离散化处理，得到用于根据第一预测点的位姿信息生成第二预测点的位姿信息的系统方程，所述第二预测点为与所述第一预测点间隔预设距离的下一预测点； 对所述系统方程进行线性化处理，得到处理后的目标方程，作为所述第一约束条件； 所述系统方程为： 其中，Xi为针对第i个预测点预测的位姿信息，为所述预设距离，θi为第i个预测点对应的航向角； 所述线性化处理为泰勒展开； 所述目标方程为： 其中，Ai、Bi、Ci通过以下方式确定： 其中，θRi为第i个参考点对应的航向角。

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