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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种无人自主车辆的实时跟踪数据引导式学习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：CN118567351B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202410562042.8，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种无人自主车辆的实时跟踪数据引导式学习控制方法是由孟德元;鲁长鑫设计研发完成，并于2024-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人自主车辆的实时跟踪数据引导式学习控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及控制技术领域，具体涉及一种无人自主车辆的实时跟踪数据引导式学习控制方法，包括以下步骤：确定无人自主车辆的期望目标轨迹；确定无人自主车辆对应系统的非线性时变动态特性；确定无人自主车辆的运动控制参数，对所述运动控制参数进行初始化；获取无人自主车辆的跟踪轨迹；基于吸引力规则对所述期望目标轨迹进行指令滤波；基于指令滤波后的期望目标轨迹、所述跟踪轨迹和当前的运动控制参数，采用数据引导式学习对当前的运动控制参数进行更新；进行迭代更新，直至完成对无人自主车辆期望目标轨迹的完全实时跟踪；本发明能够对具有时变非线性动态运动特性的无人自主车辆进行精准的实时跟踪。

本发明授权一种无人自主车辆的实时跟踪数据引导式学习控制方法在权利要求书中公布了：1.一种无人自主车辆的实时跟踪数据引导式学习控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、确定无人自主车辆的期望目标轨迹；确定无人自主车辆的非线性时变动态特性；确定无人自主车辆的运动控制参数，对所述运动控制参数进行初始化； 步骤S2、基于所述非线性时变动态特性和当前运动控制参数，控制无人自主车辆对所述期望目标轨迹进行跟踪，获取无人自主车辆的跟踪轨迹； 步骤S3、基于吸引力规则对所述期望目标轨迹进行指令滤波；基于指令滤波后的期望目标轨迹、所述跟踪轨迹和当前的运动控制参数，采用数据引导式学习对当前的运动控制参数进行更新； 步骤S4、返回步骤S2，进行迭代更新，直至完成对无人自主车辆期望目标轨迹的完全实时跟踪； 步骤S3具体包括： 步骤S3-1、基于吸引力规则对所述期望目标轨迹进行指令滤波，包括：由期望目标轨迹获得目标运动状态，对目标运动状态进行滤波，获取指令滤波值； 步骤S3-2、更新学习估计律参数，包括：由所述跟踪轨迹获取实际运动状态，基于实际运动状态更新时变系统函数估计量、估计参数的估计量； 步骤S3-3、根据所述无人自主车辆的指令滤波值、运动控制参数进行计算，更新无人自主车辆的控制输入； 步骤S3-1具体包括： 由期望目标轨迹获得目标运动状态； 对目标运动状态进行滤波操作：， 设置吸引力规则，通过下列方程组来调整滤波误差： 其中，是状态变量的目标值，是状态变量的目标值的导数，作为指令滤波值，为滤波带宽，为虚拟控制器对应函数，为第i阶控制器增益，为第i阶的滤波器误差补偿信号状态变量，为第i阶的滤波器误差补偿信号状态变量的导数； 步骤S3-2具体包括： 由当前位置获取实际运动状态； 通过以下数据引导式学习律计算对，进行迭代更新： 其中，为时变系统函数值的学习律投影算子，为自适应参数，的计算方式为，其中，为估计参数的学习律投影算子，为光滑近似后的系统非线性参数，计算方式为：，其中，其中j为求和索引，为第k次迭代下第j个状态变量的求和权重，为第k次迭代下第j个状态变量，tanh为双曲正切函数，为第k次迭代的缩放因子。

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