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龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院)申请的专利车摆机器人抵抗虚假注入攻击的自适应滑模控制方法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：CN116430735B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202310630540.7，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权车摆机器人抵抗虚假注入攻击的自适应滑模控制方法是由金小峥;刘家栋;吴晓明;蒋家欢设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本车摆机器人抵抗虚假注入攻击的自适应滑模控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了车摆机器人抵抗虚假注入攻击的自适应滑模控制方法，属于车摆机器人控制技术领域。包括根据车摆机器人的动力学模型、跟踪轨迹参考信号和车摆机器人需要跟踪的轨迹，获取车摆机器人的初始轨迹跟踪误差方程；利用神经网络模拟执行器攻击信号，通过线性滤波器，基于李雅普诺夫稳定性定理，获取神经网络的权重估计值，确定执行器攻击信号；根据攻击信号和初始轨迹跟踪误差方程，确定车摆机器人受到虚假注入式执行器攻击后的轨迹跟踪误差方程；以轨迹跟踪误差在固定时间收敛至0为控制目标，设置自适应积分滑模控制器，以控制车摆机器人实现轨迹跟踪。能够确保轨迹跟踪不受攻击和干扰的影响，解决尚不足以抵御有目的攻击的问题。

本发明授权车摆机器人抵抗虚假注入攻击的自适应滑模控制方法在权利要求书中公布了：1.车摆机器人抵抗虚假注入攻击的自适应滑模控制方法，其特征在于，包括： 根据车摆机器人的动力学特性，构建车摆机器人的动力学模型；根据动力学模型、跟踪轨迹参考信号和车摆机器人需要跟踪的轨迹，获取车摆机器人的初始轨迹跟踪误差方程； 利用神经网络模拟虚假注入式执行器攻击信号，通过线性滤波器，基于李雅普诺夫稳定性定理，获取神经网络的权重估计值，确定虚假注入式执行器攻击信号，包括： 通过线性滤波器对车摆机器人受到执行器攻击后的轨迹误差跟踪方程进行滤波，设计辅助矩阵，从滤波后的方程中提取权重信息； 根据神经网络的激活函数和未知攻击信号的估计值，获取未知权重估计值； 基于李雅普诺夫稳定性定理，确定未知权重的自适应更新律，使未知权重的估计误差收敛至0，确定未知权重估计值； 其中，未知权重的估计误差为权重信息和未知权重估计值的差； 根据虚假注入式执行器攻击信号和初始轨迹跟踪误差方程，确定车摆机器人受到虚假注入式执行器攻击后的轨迹跟踪误差方程； 以轨迹跟踪误差在固定时间收敛至0为控制目标，设置自适应积分滑模控制器，以控制车摆机器人实现轨迹跟踪。

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齐鲁工业大学(山东省科学院)，其通讯地址为：250353 山东省济南市长清区大学路3501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”。