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龙图腾网获悉李博远申请的专利一种新型路径追踪与横摆稳定性底盘集成冗余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：CN114802199B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202210195116.X，技术领域涉及：B60W30/02；该发明授权一种新型路径追踪与横摆稳定性底盘集成冗余控制方法是由李博远设计研发完成，并于2022-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种新型路径追踪与横摆稳定性底盘集成冗余控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种新型路径追踪与横摆稳定性底盘集成冗余控制方法，涉及无人驾驶赛车路径追踪控制算法技术领域，为解决现有的非线性动力学模型的MPC算法计算资源消耗大以及难以满足算法的实时性要求的问题。包括步骤1、利用上层模型预测路径追踪控制算法，模型预测算法的预测模型为5自由度质点非线性车辆动力学模型；步骤2、底层底盘优化控制策略设计；步骤2‑1、在第一层控制器中，优化分配具体每个车轮的纵向轮胎力以及前后轮转向角；步骤2‑2、在第二层控制器中，每个车轮的理想纵向轮胎力通过基于简单分配规则的分配策略分配到具体独立电机扭矩或者液压制动器的刹车扭矩。

本发明授权一种新型路径追踪与横摆稳定性底盘集成冗余控制方法在权利要求书中公布了：1.一种新型路径追踪与横摆稳定性底盘集成冗余控制方法，其中，包括： 步骤1、利用上层模型预测路径追踪控制算法，模型预测算法的预测模型为5自由度质点非线性车辆动力学模型，包括了车辆纵向速度、横向速度、横摆角速度、路径追踪横摆角偏差以及横向位移偏差； 步骤2、底层底盘优化控制策略设计，采用两层分层式设计； 步骤2-1、在第一层控制器中，基于上层路径追踪控制器优化得到的理想总纵向轮胎力、总侧向轮胎力与理想横摆力矩，优化分配具体每个车轮的纵向轮胎力以及前后轮转向角； 步骤2-2、在第二层控制器中，每个车轮的理想纵向轮胎力通过基于简单分配规则的分配策略分配到具体独立电机扭矩或者液压制动器的刹车扭矩； 所述步骤1中离散化的预测模型如下所示： 其中，，分别表示离散时间k时刻的纵向速度、横向速度以及横摆角速度值，表示离散时间步长，,是k时刻的理想的总纵向轮胎力、总侧向轮胎力以及横摆力矩，m表示车辆质量，表示车辆沿垂向的转动惯量，是k时刻的横摆角误差，是k时刻追踪时的横向偏移误差,表示k时刻的路径曲率，为了消除优化输出的抖震，不同于传统模型预测方法中采用总横向轮胎力、总纵向轮胎力以及横摆力矩作为优化输出量，而采用了总横向力、总纵向力以及横摆力矩的一阶导数作为优化输出量； 模型预测算法的优化目标函数包括最小化速度追踪误差、最小化路径追踪误差以及惩罚优化控制输出量，具体可由下式表示： 其中表示的是车辆在k时刻的理想速度，表示的是车辆的控制输出,是优化目标权重系数，分别对应于最小化速度追踪误差、最小化横摆角追踪误差以及最小化侧向偏移追踪误差，对应于惩罚优化输出控制量的权重系数,是软约束的权重系数； 模型预测算法的约束条件首先应当考虑车辆轮胎的摩擦极限，即优化输出的总侧向轮胎力与总纵向轮胎力应该满足摩擦椭圆的要求，同时优化输出的横摆力矩也要满足上下极限，具体可由下式表示： 其中µ表示的是轮胎路面摩擦系数，g是重力加速度,是横摆力矩的上极限，是横摆力矩的下极限，s1与s2是约束条件中的软约束，在这里设置软约束是为了防止优化过程中超出约束边界从而得到无效解，而软约束的放宽与收紧可以通过调节优化目标函数中的权重系数和实现。

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