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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种基于数据闭环的智能驾驶功能算法安全自进化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：CN119705493B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411788210.1，技术领域涉及：B60W60/00；该发明授权一种基于数据闭环的智能驾驶功能算法安全自进化方法是由曾祥瑞;王卓;李敏;尹周平设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据闭环的智能驾驶功能算法安全自进化方法在说明书摘要公布了：本发明属于智能驾驶功能相关技术领域，具体涉及一种基于数据闭环的智能驾驶功能算法安全自进化方法，包括：采用当前的灰箱模型，基于车辆传感器所获取的实时数据，得到当前车辆状态；基于当前车辆状态，通过MPC优化生成初步的控制指令；利用控制障碍函数和二次规划，对初步的控制指令进行安全性校验和优化，确保控制指令Usafe在满足安全性约束的前提下，尽可能接近初始的控制指令Uinitial；将控制指令Usafe转化为车辆的实际执行动作；灰箱模型为不包含系统噪声的车辆状态物理模型和用于描述车辆非线性特性和时变特性的数据驱动模型的加和，灰箱模型中的数据数据驱动模型在一段时间后得到参数更新优化，能在复杂多变的环境下实现车辆状态的精确预测。

本发明授权一种基于数据闭环的智能驾驶功能算法安全自进化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据闭环的智能驾驶功能算法安全自进化方法，其特征在于，包括： 采用当前的灰箱模型，基于车辆传感器所获取的实时数据，得到当前车辆状态；基于当前车辆状态，通过MPC优化生成初步的控制指令； 利用控制障碍函数和二次规划，对初步的控制指令进行安全性校验和优化，确保控制指令在满足安全性约束的前提下，尽可能接近初始的控制指令；其中，车辆状态为安全状态所需满足的安全性条件为：；表示控制障碍函数，表示车辆状态，为控制障碍函数的导数，为正数； 将控制指令转化为车辆的实际执行动作； 其中，所述灰箱模型为不包含系统噪声的车辆状态物理模型和用于描述车辆非线性特性和时变特性的数据驱动模型的加和，该灰箱模型中的数据数据驱动模型在一段时间的数据收集后得到参数更新优化，以能够在复杂多变的环境下实现车辆状态的精确预测； 其中，所述灰箱模型表示为；其中，表示不包含系统噪声的车辆状态物理模型，为基于神经网络的残差函数，为神经网络的参数；为对车辆状态、环境信息、控制输入和历史驾驶数据预处理后所得到的关键数据； 对车辆的灰箱模型进行更新优化的方式为： 采用车辆状态、环境信息、控制输入和历史驾驶数据，更新训练样本集，调整神经网络的参数；其中，每个训练样本中，作为神经网络输入数据的为对车辆状态、环境信息、控制输入、历史驾驶数据预处理后所得到的关键数据；作为神经网络输出数据的为实际车辆状态与所述物理模型预测车辆状态之间的差值。

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