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龙图腾网恭喜清华大学申请的专利自动驾驶车辆的无模型自学习动态优化控制方法及系统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：CN119620619B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202510144031.2，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权自动驾驶车辆的无模型自学习动态优化控制方法及系统是由卢经纬;李乐飞设计研发完成，并于2025-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本自动驾驶车辆的无模型自学习动态优化控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及自动驾驶汽车运动控制技术领域，特别涉及一种自动驾驶车辆的无模型自学习动态优化控制方法及系统，其中，方法包括：根据目标自动驾驶车辆的车辆动力学模型获取车辆状态量和车辆控制量；构建目标自动驾驶车辆的增广车辆动力学模型，获取目标自动驾驶车辆的跟踪轨迹信息，进而建立跟踪误差系统；根据增广车辆动力学模型和跟踪误差系统构造面向驾驶舒适性和安全性的自动驾驶动态反馈控制策略；对面向驾驶舒适性和安全性的自动驾驶动态反馈控制策略进行训练，直至达到预设最大训练时间，得到最终自动驾驶策略。由此，解决了现有通过优化车辆加速度指标不能很好地实现舒适驾驶以及基于模型的自动驾驶控制方法对车辆动力学模型依赖高等问题。

本发明授权自动驾驶车辆的无模型自学习动态优化控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种自动驾驶车辆的无模型自学习动态优化控制方法，其特征在于，包括以下步骤：根据预先构建的目标自动驾驶车辆的车辆动力学模型获取所述目标自动驾驶车辆的车辆状态量和车辆控制量；构建所述目标自动驾驶车辆的增广车辆动力学模型，获取所述目标自动驾驶车辆的跟踪轨迹信息，并根据所述增广车辆动力学模型和所述跟踪轨迹信息建立跟踪误差系统，具体包括：对所述车辆控制量进行微分操作，以获得虚拟控制量；根据所述虚拟控制量和所述车辆动力学模型构建增广车辆动力学模型；根据所述增广车辆动力学模型获取所述目标自动驾驶车辆的跟踪轨迹信息；根据所述跟踪轨迹信息定义增广跟踪误差向量，以利用所述增广跟踪误差向量和所述增广车辆动力学模型建立所述跟踪误差系统；根据所述增广车辆动力学模型和所述跟踪误差系统构造面向驾驶舒适性和安全性的自动驾驶动态反馈控制策略；对所述面向驾驶舒适性和安全性的自动驾驶动态反馈控制策略进行训练，直至达到预设最大训练时间，得到最终自动驾驶策略。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人清华大学，其通讯地址为：100084 北京市海淀区清华园1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。