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龍圖騰網獲悉北京郵電大學申請的專利一種有限時域無人駕駛車輛障礙物避碰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：CN120276452B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202510766243.4，技術領域涉及：G05D1/43；該發明授權一種有限時域無人駕駛車輛障礙物避碰控制方法及裝置是由張斌;張語琦;嚴魯濤;唐于濤設計研發完成，并于2025-06-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種有限時域無人駕駛車輛障礙物避碰控制方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請提出了一種有限時域無人駕駛車輛障礙物避碰控制方法及裝置，包括：基于前向不變性描述控制系統的安全性，并基于控制系統的安全性、根據障礙物構建控制系統的障礙函數；將障礙函數集成到控制系統的代價函數中，并基于代價函數將控制系統的避碰控制問題轉化為最優控制問題；基于神經網絡函數近似方法建立未知參數的控制系統模型，并利用積分并行學習方法設計參數自適應律，以辨識模型中的未知參數；基于控制系統模型，利用二次優化框架，采用自適應迭代學習方法求解滿足避碰控制任務要求的最優控制輸入。采用上述方案的本申請不依賴于系統的精確參數模型，兼顧控制系統的優化性能與安全性，能夠有效解決有限時域內的避碰控制問題。

本發明授權一種有限時域無人駕駛車輛障礙物避碰控制方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種有限時域無人駕駛車輛障礙物避碰控制方法，其特征在于，包括： 基于前向不變性描述控制系統的安全性，并基于控制系統的安全性、根據障礙物構建控制系統的障礙函數； 將障礙函數集成到控制系統的代價函數中，并基于代價函數將控制系統的避碰控制問題轉化為最優控制問題； 基于神經網絡函數近似方法建立未知參數的控制系統模型，并利用積分并行學習方法設計參數自適應律，以辨識模型中的未知參數； 基于所述控制系統模型，利用二次優化框架，采用自適應迭代學習方法求解滿足避碰控制任務要求的最優控制輸入； 其中，將障礙函數集成到控制系統的代價函數中，包括： 對每個障礙物定義環形感知區域，表示為： 其中，為環形區域的內徑，代表控制系統開始感知障礙物的最小距離，為環形區域的外徑，代表系統感知到障礙物的最大距離； 定義控制系統對障礙物的感知程度為： 其中，，為距離第個障礙物中心的距離； 定義代價函數為： 其中，為瞬時代價，包括系統性能和障礙函數，表示為： 其中，矩陣和矩陣為實對稱正定矩陣； 在實際數值仿真中，使用雙曲線函數對障礙函數進行限制，使代價函數更新為： 其中，為瞬時代價，為： 。

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郵電大學，其通訊地址為：100876 北京市海淀區西土城路10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”。