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龙图腾网获悉徐州徐工重型车辆有限公司;中国矿业大学申请的专利一种露天矿多变道路无人驾驶车群自适应编队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：CN118484006B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202410732216.0，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种露天矿多变道路无人驾驶车群自适应编队控制方法是由鲍久圣;徐世伟;胡德平;阴妍;朱晨钟;王茂森;崔邵云;高明宇;王凯设计研发完成，并于2024-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种露天矿多变道路无人驾驶车群自适应编队控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种露天矿多变道路无人驾驶车群自适应编队控制方法，矿卡通过自身设置的传感器融合感知外部环境，结合传感器与GPS来获取车辆自身信息，采用基于深度学习的目标检测方法获取道路宽度、曲率信息；将同向行驶、具有相同目的地的矿卡定义为一个车群，确定矿卡车群的领航者和跟随者；基于改进A*算法结合人工势场法对矿卡车群中的每辆矿卡进行路径规划；在5G网络覆盖与V2V通信交互的基础上，针对矿山不同类型的多变道路，基于虚拟领航跟随法完成车群的多种队形形成及变换、车辆跟驰、避障动作，基于MPC与APC策略设计多车编队控制策略。本发明能够实现露天矿无人驾驶矿卡车群在多变道路的高效通行，提高运输效率，保障行驶安全，降低维护费用，加快矿卡在露天矿的规模化应用，推进露天矿智能化进程。

本发明授权一种露天矿多变道路无人驾驶车群自适应编队控制方法在权利要求书中公布了：1.一种露天矿多变道路无人驾驶车群自适应编队控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一，露天矿无人驾驶矿卡通过自身设置的传感器融合感知外部环境，结合传感器与GPS来获取车辆自身速度、加速度、绝对定位状态信息，采用基于深度学习的目标检测方法来对矿区的多变道路进行识别，获取道路宽度、曲率信息； 步骤二，在已获取环境及车辆自身信息的基础上，将同向行驶、具有相同目的地的无人驾驶矿卡定义为一个车群，确定无人驾驶矿卡车群的领航者，其余则为跟随者； 步骤三，基于改进算法结合人工势场法对无人驾驶矿卡车群中的每辆无人驾驶矿卡进行路径规划； 步骤四，在5G网络覆盖与V2V通信交互的基础上，针对矿山不同类型的多变道路，基于虚拟领航跟随法完成车群的多种队形形成及变换、车辆跟驰、避障动作，基于MPC与APC策略设计高精度多车编队控制策略；利用设计的控制策略实现无人驾驶矿卡车群在多变道路沿既定规划的路线与队形行驶，完成车辆的精准控制； 步骤四中虚拟领航跟随法具体步骤为： S1：确定无人驾驶矿卡车群队形的形状为直线队形，虚拟领航者的轨迹和速度是基于路径规划与通过预先定义得到的，各无人驾驶矿卡通过自身传感器感知绝对位置与姿态信息，并利用V2V技术共享； S2：对于每辆跟随者矿卡，计算其期望位置，虚拟领航者与跟随者矿卡的位置分别为： ； ； 则跟随者的期望位置为： ； 其中，是一个转换矩阵，表示跟随者与虚拟领航者之间的相对位置关系；是一个矢量，表示跟随者与虚拟领航者之间的相对距离和角度； 转换矩阵为： ； 其中，是跟随者与虚拟领航者之间的角度差； S3：车群中的其余矿卡，需要根据与虚拟领航者的相对位置来调整自己的运动状态，基于路径规划完成队形的形成、车辆跟驰动作； S4：计算每辆无人驾驶矿卡与虚拟领航者的相对位置误差，并使用MPC、APC策略来调整自己的运动，减小误差，以保持预定的队形和间距； 步骤四中车群队形包括单列队形和双列队形；无人驾驶矿卡通过传感器融合感知和基于深度学习的目标检测方法对道路的边界宽度和曲率进行检测识别，在道路宽度适于且超过两辆无人驾驶矿卡并列行驶宽度的情况下，无人驾驶矿卡车群编队的队形采用双列直线队形，设置并列的两个虚拟领航者；当道路宽度小于两辆无人驾驶矿卡宽度的情况下，采用单列直线队形，设置一个虚拟领航者； 步骤四中不同类型的道路，包括直路与弯道，基于MPC、APC分别设计直路编队控制策略、弯道编队控制策略，具体步骤为： 建立无人驾驶矿卡的动力学微分方程： ； ； 其中，是矿卡质量，是矿卡在直角坐标系中的位置，是矿卡在和方向上的速度，是矿卡在和方向上的加速度，是驱动力，是阻力系数，是前轮转向角； 直路编队控制采用MPC算法，其成本函数为： ； 其中，是在时间步的状态向量，是参考状态，是在时间步的控制输入向量，和是权重矩阵； 弯道编队控制采用APC算法，路径跟随误差为： ； 其中，是期望路径的方程，根据路径跟随误差，设计控制律来调整车辆的加速度和转向角，以使车辆能够准确地跟随期望路径。

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