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龍圖騰網獲悉東南大學申請的專利一種改進強化學習自適應融合的智能車輛路徑控制方法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：CN119536269B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202411682018.4，技術領域涉及：G05D1/43；該發明授權一種改進強化學習自適應融合的智能車輛路徑控制方法是由潘樹國;陳宗良;吳俁婷;高旺;陶賢露;趙慶設計研發完成，并于2024-11-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種改進強化學習自適應融合的智能車輛路徑控制方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種改進強化學習自適應融合的智能車輛路徑控制方法，包括如下步驟：1、建立用于智能車輛的協同轉向模型，通過快速收斂的自然對數滑模控制與非線性模型預測控制實現協同控制；2、引入注意力機制，利用路徑誤差信息和曲率作為狀態輸入，設計改進的基于近端策略優化強化學習的控制策略，3、利用物理信息優化目標函數，快速獲得近端策略優化的最優解；4、根據改進近端策略優化控制方案與協調控制器控制量獲得智能車輛當前時刻控制量，控制智能車輛行駛。該方法通過綜合自然對數與非線性模型預測控制，提高路徑追蹤精度并增強智能車輛在動態場景中的適應能力，減小跟蹤誤差的影響，提高強化學習的收斂速度，提升智能車輛跟蹤的實時性和穩定性。

本發明授權一種改進強化學習自適應融合的智能車輛路徑控制方法在權利要求書中公布了：1.一種改進強化學習自適應融合的智能車輛路徑控制方法，其特征在于：具體步驟如下： 步驟1、建立智能車輛的誤差模型： 其中Xe表述縱向誤差，Ye表示橫向誤差，ψe表示車輛航向角誤差，L表示車輛軸距，v表示車輛速度，δ表示車輛前輪轉向角； 步驟2、設計智能車輛的快速自然對數滑模控制器，包括如下步驟： 2.1建立車輛的快速自然對數滑模面： 其中ζ0、ζ1和ζ2都是正數，ln·表示自然對數函數； 2.2建立快速收斂的滑模面趨近律： 其中都是正數，且滿足 2.3根據滑模面與趨近律，計算車輛滑模控制器轉向角： 步驟3、設計智能車輛的非線性模型預測控制器，包括如下步驟： 3.1建立非線性模型預測的預測模型： 其中Yte表示擬合曲線的橫向誤差，b為多項式曲線的二次項系數，zt＝k1+k2，k為參考點的斜率； 3.2建立非線性模型預測的轉向約束： δmin≤δk+n∣k≤δmaxn＝1,2…N7 Δδmin≤Δδk+n∣k≤Δδmax8 3.3建立非線性模型預測的目標函數 3.4建立非線性模型預測的轉向角： δ2t＝δ2t-1+Δδ2t10 步驟4：建立智能車輛的近端策略優化融合控制器： 其中δ1表示快速滑模控制的輸出轉向角，δ2表示非線性模型預測控制的輸出轉向角； 步驟5、利用近端策略優化算法快速求解步驟4中和的最優解，預測智能車輛未來時刻的最佳狀態，計算當前時刻最優參數 步驟6、將當前時刻的最優增益參數代入智能車輛的近端策略優化融合控制模型中，得到智能車輛的最優期望轉向角δopt，控制智能車輛運行；判斷是否要切換參考點，跳轉至步驟2繼續下一時刻的控制，直到智能車輛到達參考路徑的終點。

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