江苏大学曹秀辰获国家专利权
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龙图腾网获悉江苏大学申请的专利一种基于物理信息神经网络的智能车辆动力学模型、ILQR控制算法及轨迹跟踪控制器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：CN116560223B 。
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：202310272398.3，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于物理信息神经网络的智能车辆动力学模型、ILQR控制算法及轨迹跟踪控制器是由曹秀辰;李祎承;蔡英凤;廉玉波;钟益林;孙晓强;陈龙;何友国设计研发完成，并于2023-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于物理信息神经网络的智能车辆动力学模型、ILQR控制算法及轨迹跟踪控制器在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于物理信息神经网络的智能车辆动力学模型、ILQR控制算法及轨迹跟踪控制器。将神经网络与物理模型无缝结合，建立基于PINN的动力学模型，以赋予神经网络可用的先验知识。在基于PINN的动力学模型中，本发明采用全连接神经网络作为模型主干，将Pacejka魔术公式轮胎模型和自行车模型作为物理信息嵌入到PINN的损失函数中。基于所建立的PINN动力学模型设计ILQR控制算法，并将所设计的ILQR控制算法用于轨迹跟踪控制器，通过最小化目标函数求得最优控制指令，实现参考轨迹的准确跟踪。引入Levenberg‑Marquardt算法与线性搜索来改善ILQR控制算法的收敛效果。
本发明授权一种基于物理信息神经网络的智能车辆动力学模型、ILQR控制算法及轨迹跟踪控制器在权利要求书中公布了：1.一种基于物理信息神经网络的智能车辆动力学模型，其特征在于，采用全连接神经网络作为模型主干，将Pacejka魔术公式轮胎模型和自行车模型作为物理信息嵌入到模型的损失函数中； 总损失函数由神经网络的残余损失物理条件的损失项和以及初始条件损失项和的总和组成，即： 采用均方误差MSE来构造与神经网络预测值和真实值之间残差有关的损失函数并且该损失函数表示如下： 其中，n是训练集的大小，xi与分别是i时刻车辆的真实状态与神经网络的预测状态，即 物理条件损失项以均方误差的形式表示为： 其中，n是配置点的总数，xi为i时刻车辆的状态，且xi∈x； 初始条件表示为： 其中，vy0是车辆的初始横向速度，r0是初始的横摆角速度； 与初始条件相关的损失项定义为：
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