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龙图腾网获悉杭州智元研究院有限公司申请的专利一种数据机理混合增强的无人履带车辆安全决策自学习与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：CN120802641B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511280205.4，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种数据机理混合增强的无人履带车辆安全决策自学习与控制方法是由何龙;袁康;李同占;吴其军;石业辉;李腾龙;陈军;史睿婕;邓雅洁设计研发完成，并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据机理混合增强的无人履带车辆安全决策自学习与控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及无人履带车辆决策与控制技术领域，具体为一种数据机理混合增强的无人履带车辆安全决策自学习与控制方法。本发明利用模型预测控制构建了机理驱动的履带车运动控制多约束优化机制，实现了安全的轨迹跟踪能力；提出了一种数据机理混合增强的无人履带车辆决策自学习与控制方法，方法考虑了强化学习强大的自学习能力和模型预测控制的约束处理优势，分别利用二者进行决策和轨迹跟踪，实现了安全的自学习能力；考虑了轨迹跟踪对车辆运动的基础安全性作用，构建了轨迹跟踪能力边界约束的自学习决策机制，实现了整个系统性能的最优化。

本发明授权一种数据机理混合增强的无人履带车辆安全决策自学习与控制方法在权利要求书中公布了：1.一种数据机理混合增强的无人履带车辆安全决策自学习与控制方法，其特征在于，所述方法包括： S1：构建车辆决策自学习与控制环境，为自学习算法训练提供自车传感器模型、自车运动物理模型、环境参与者运动物理模型； S2：基于自车传感器模型、自车运动物理模型、环境参与者运动物理模型，采集得到自车和环境参与者在当前时刻的运动状态； S3：构建决策指令集合、自学习决策策略动作价值网络、决策动作随机探索机制，计算得到自车期望决策指令； S4：将自车期望决策指令映射为自车期望轨迹； S5：利用模型预测控制构建机理驱动的运动控制多约束优化问题，跟踪自车期望轨迹； S6：基于机理驱动的运动控制多约束优化问题，构建决策策略试错与纠偏机制，计算得到自车安全期望决策指令与安全期望运动控制指令； S7：构建自车运动底层控制器对安全期望运动控制指令进行跟踪，计算得到自车安全底层控制指令； S8：基于自车安全底层控制指令，控制自车运动，实现单步状态转移，采集得到自车和环境参与者在下一时刻的运动状态； S9：构建自学习状态空间、动作空间、奖励函数； S10：基于自学习状态空间、动作空间、奖励函数，收集训练数据，构建经验池； S11：基于经验池，利用强化学习构建数据驱动的决策自学习算法，实现对决策策略网络的更新。

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