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龍圖騰網獲悉江蘇大學申請的專利一種基于深度高斯車輛動力學模型、訓練方法、智能汽車軌跡跟蹤控制方法及終端設備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：CN115303289B 。

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：202211057353.6，技術領域涉及：B60W50/00；該發明授權一種基于深度高斯車輛動力學模型、訓練方法、智能汽車軌跡跟蹤控制方法及終端設備是由俞學凱;蔡英鳳;陳龍;廉玉波;鐘益林;孫曉強;何友國設計研發完成，并于2022-08-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度高斯車輛動力學模型、訓練方法、智能汽車軌跡跟蹤控制方法及終端設備在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于深度高斯車輛動力學模型、訓練方法、智能汽車軌跡跟蹤控制方法及終端設備，本發明利用物理模型獲取深度高斯模型中所需的均值，利用前饋神經網絡獲取深度高斯模型中所需的協方差矩陣，相比于數據驅動模型，所建立的模型在準確識別車輛運行過程中各種復雜的動力學行為的基礎上，融合物理模型的先驗知識，增加模型的魯棒性，避免數據驅動模型在訓練數據覆蓋不到區域發生未知的錯誤。設計的軌跡跟蹤控制算法，相比于端到端控制算法，具有更高的可解釋性。并且在不同的道路條件下及行駛工況下可以實現期望軌跡的跟蹤控制，在保證路徑跟蹤精度的同時，同時兼顧橫縱向穩定性，為智能汽車開發高性能的運動控制器奠定良好的基礎。

本發明授權一種基于深度高斯車輛動力學模型、訓練方法、智能汽車軌跡跟蹤控制方法及終端設備在權利要求書中公布了：1.一種深度高斯車輛動力學模型的訓練方法，所述深度高斯車輛動力學模型包括：具有延遲輸入的多層前饋神經網絡、非線性物理模型以及深度高斯模型；所述前饋神經網絡接收當前時刻與歷史時刻的車輛控制與狀態信息，獲取下一時刻狀態量協方差矩陣，所述非線性物理模型接收當前時刻的車輛控制與狀態信息輸出下一時刻狀態量均值，所述深度高斯模型結合了神經網絡模型與車輛動力學物理模型，該模型預測下一時刻車輛動力學狀態； 所述前饋神經網絡的結構為：第一層為輸入層，輸入層有10個特征輸入，分別是當前時刻的橫擺角速度rt，側向速度vy,t，縱向速度vx,t，前輪轉角δf,t，前輪縱向力Fx,f,t以及上一個時刻的橫擺角速度rt-1，側向速度vy,t-1，縱向速度vx,t-1，前輪轉角δf,t-1,前輪縱向力Fx,f,t-1，第二層為FC1全連接網絡層，隱藏層設計具有64隱藏單元，第三層為激活層，激活函數選擇為Softplus函數，第四層為FC2全連接網絡層，隱藏層設計具有64個隱藏單元，第五層為激活層，激活函數選擇為Softplus函數，第六層為輸出層，設計具有2個神經元，輸出為下一時刻橫擺速度的方差σr,t+1、側向速度的方差非線性物理模型接收當前時刻的橫擺角速度rt，側向速度vy,t，縱向速度vx,t，前輪轉角δf,t，前輪縱向力Fx,f,t，輸出為下一時刻橫擺速度的均值μr,t+1、側向速度的均值 所述非線性物理模型包括單軌模型和輪胎刷子模型；所述單軌模型采用如下微分方程表示： 其中m為車輛質量，vx和vy分別為車體坐標系下質心的縱向速度和側向速度，Iz為車輛繞z軸的轉動慣量，lf和lr分別為車輛質心到前軸、后軸的距離，Fxf和Fxr分別為作用在前軸和后軸上的輪胎縱向力的合力，Fyf和Fyr分別為作用在車輛前軸和后軸上的輪胎側向力的合力，r為車輛的橫擺角速度，為車輛的橫擺速度的一階導數，為車輛側向速度的一階導數，δf為前輪轉角； 使用刷子輪胎模型對側向力進行計算，則輪胎模型可由如下公式表示： 其中α為輪胎的側偏角，Cα為輪胎的側偏剛度，μ為輪胎與地面之間的摩擦系數，Fz為輪胎縱向力； 前輪胎側偏角αf和后輪胎側偏角的αr計算公式為： 前輪垂向力Fzf和后輪垂向力Fzr的計算公式為： 其中h為車輛質心的高度，L為車輛的軸距長度；其特征在于，將數據集劃分為80％的訓練集、10％的驗證集、10％的測試集，Loss函數為負對數似然損失函數，優化器選擇為Adam，batchsize設置為1000，學習率設置為0.0001，基于Tensorflow的學習框架對網絡模型進行學習訓練，優化訓練算法設計如下所示： 其中n為每個訓練批次中的樣本數量；ht包含當前時刻和上一個時刻的車輛狀態與控制信息；θ為網絡所學習到的參數，θ＝w1,b1,w2,b2,w3,b3，w1,b1,w2,b2,w3,b3為網絡中間層的權重和偏置。

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