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龙图腾网获悉吉林大学;长春工业大学申请的专利基于Q学习遗传算法的智能电动汽车路径跟踪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：CN118928401B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202410971315.4，技术领域涉及：B60W30/18；该发明授权基于Q学习遗传算法的智能电动汽车路径跟踪控制方法是由李宗昊;丁海涛;张袅娜;吴光仡;陈楠;张哲;姜春霞;张鹤书设计研发完成，并于2024-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Q学习遗传算法的智能电动汽车路径跟踪控制方法在说明书摘要公布了：基于Q学习遗传算法的智能电动汽车路径跟踪控制方法涉及智能电动汽车路径跟踪控制领域，其首先根据车辆的动力学运动机理建立路径跟踪模型；然后考虑四个车轮的滑转状态、轨迹跟踪误差及横摆稳定性，重新定义路径跟踪系统的输出，通过输入输出线性化将路径跟踪系统分解输入输出子系统和零动态子系统；对输入输出子系统提出自适应广义滑模控制方法，使输入输出子系统的状态快速跟随其理想值；通过稳定性分析获取零动态子系统稳定的条件，并在此基础上提出基于Q学习遗传算法优化的控制器参数设计方法，以实现智能电动汽车路径跟踪控制系统在平衡点附近的渐近稳定。本发明有效提高了智能电动汽车的路径跟踪能力，保证其在极限工况下的动力学稳定性。

本发明授权基于Q学习遗传算法的智能电动汽车路径跟踪控制方法在权利要求书中公布了：1.基于Q学习遗传算法的智能电动汽车路径跟踪控制方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： 步骤一、根据车辆的运动学和动力学机理，建立四轮转向与四轮独立驱动智能电动汽车的路径跟踪模型； 步骤二、根据步骤一获得的路径跟踪模型，重新定义系统的输出，通过输入输出线性化，将路径跟踪模型分解为输入输出子系统和零动态子系统； 步骤三、利用CarSim汽车模型获得车辆实时参数：Y轴下坐标、X轴下坐标、航向角、横向速度和加速度、纵向速度和加速度、航向角速度、各车轮滚动角速度、各车轮垂向力； 步骤四、根据步骤三CarSim汽车模型输出的Y轴下坐标、X轴下坐标、航向角、横向速度和加速度、纵向速度和加速度、航向角速度、各车轮滚动角速度、各车轮垂向力等，以零动态子系统状态快速收敛为目标，提出基于Q学习遗传算法优化的控制器参数设计方法，获得优化后的控制器参数； 步骤五、根据给定参考轨迹、步骤二获得的输入输出子系统、步骤三CarSim汽车模型输出的Y轴下坐标、X轴下坐标、航向角、横向速度和加速度、纵向速度和加速度、航向角速度、各车轮滚动角速度、各车轮垂向力，步骤四获得的控制器参数，通过输入输出子系统自适应广义滑模控制模块，获得四轮转向角和四轮驱动力矩，并将其输入至CarSim汽车模型； 上述步骤五的实现过程如下： 针对输入输出子系统19，采用如下广义滑模面： 式中，sg＝[sg1,sg2,sg3,sg4,sg5,sg6]T，cs＝diagcs1,cs2,cs3,cs4,cs5,cs6，Γ＝diagG1,G2,G3,G4,G5,G6，为微分算子，csi0为设计参数，i＝1,2,...,6； 选取空间中与式34正交的互补滑模面： 式中，sh＝[sh1,sh2,sh3,sh4,sh5,sh6]T； 定义s＝sg+sh，由34、35可得： 针对输入输出子系统19，提出如下自适应广义滑模控制策略： 式中，sgns＝[sgns1,sgns2,sgns3,sgns4,sgns5,sgns6]T，分别为Dz矩阵中各元素上界的估计值， 的自适应率设计如下： 其中，αD为设计参数，αD＝diagαD1,αD2,αD3,αD4,αD5,αD6，αDi＞0，|s|＝diag|s1|,|s2|,|s3|,|s4|,|s5|,|s6|。

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