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龍圖騰網獲悉北京科技大學;清華大學申請的專利一種依托強化學習的PID軌跡跟蹤控制方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119739151B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411674068.8，技術領域涉及：G05D1/43；該發明授權一種依托強化學習的PID軌跡跟蹤控制方法及裝置是由陳梓睿;段京良;李升波;黃晨;劉暢;居易;李軒;朱哿宇;馬飛設計研發完成，并于2024-11-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種依托強化學習的PID軌跡跟蹤控制方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明涉及自動駕駛領域，特別是指一種依托強化學習的PID軌跡跟蹤控制方法及裝置，方法包括：獲取待控制自動駕駛車輛的當前狀態、參考軌跡和實際運行誤差；構建車輛軌跡跟蹤控制的策略模型；將當前狀態和參考軌跡輸入至車輛軌跡跟蹤控制的策略模型，得到PID控制參數；將PID控制參數和實際運行誤差輸入至PID控制器，得到自動駕駛車輛的控制量，根據自動駕駛車輛的控制量，完成自動駕駛車輛軌跡跟蹤控制。本發明利用強化學習強大的學習能力結合PID本身的穩定性以及強魯棒性，實現車輛軌跡跟蹤控制的高實時、高穩定和高精度在線計算。解決當前車輛軌跡跟蹤控制的計算實時性差、應用可靠性弱和依賴復雜動態模型等問題。

本發明授權一種依托強化學習的PID軌跡跟蹤控制方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種依托強化學習的PID軌跡跟蹤控制方法，其特征在于，所述方法包括： S1、獲取待控制自動駕駛車輛的當前狀態、參考軌跡和實際運行誤差； S2、構建車輛軌跡跟蹤控制的策略模型； S3、將所述當前狀態和參考軌跡輸入至車輛軌跡跟蹤控制的策略模型，得到PID控制參數； S4、將所述PID控制參數和實際運行誤差輸入至PID控制器，得到自動駕駛車輛的控制量，根據所述自動駕駛車輛的控制量，完成自動駕駛車輛軌跡跟蹤控制； 所述S2中的車輛軌跡跟蹤控制的策略模型的構建過程，包括： S201、確定初始條件以及參數初始化； 其中，所述確定初始條件包括：確定離散間隔和預測時域，獲取參考軌跡、期望速度信息以及自車狀態； 所述參數初始化包括：初始化PID控制器和強化學習策略； S202、確定初始條件以及參數初始化后，獲取采用數學方程描述的車輛坐標系下的參考軌跡的連續曲線，根據所述參考軌跡的連續曲線，確定當前時刻跟蹤目標點，獲取所述當前時刻跟蹤目標點在大地坐標下的坐標； S203、根據所述當前時刻跟蹤目標點在大地坐標下的坐標、離散間隔、預測時域以及預設的預測橫坐標差，確定預測參考點，獲取預測參考點的參考信息； S204、根據當前時刻的自車狀態以及預測參考點的參考信息，得到下一時刻的跟蹤誤差； S205、根據所述下一時刻的跟蹤誤差，構建目標獎勵函數； S206、根據當前時刻PID控制器的輸出控制量，得到下一時刻跟蹤目標點； S207、根據所述下一時刻跟蹤目標點，獲取車輛的觀測信息； S208、根據所述車輛的觀測信息以及目標獎勵函數，構建車輛軌跡跟蹤控制的策略模型的輸入； S209、設置車輛軌跡跟蹤控制的策略模型的動作約束條件； S210、根據所述車輛軌跡跟蹤控制的策略模型的輸入以及動作約束條件，采用強化學習算法，計算目標獎勵函數，進而得到PID控制參數。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京科技大學;清華大學，其通訊地址為：100083 北京市海淀區學院路30號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。