合肥工业大学张炳力获国家专利权
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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种基于动态特征学习优化的智能汽车纵向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：CN120595610B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202511097394.1，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于动态特征学习优化的智能汽车纵向控制方法是由张炳力;王欣雨;郑达;张成标;王怿昕;刘中正;罗翔;沈干设计研发完成，并于2025-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于动态特征学习优化的智能汽车纵向控制方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于动态特征学习优化的智能汽车纵向控制方法，方法包括通过车载传感器实时采集不同载客量下的速度与加速度数据，构建速度与加速度关联谱图，建立载客量与动力响应延迟特性的量化模型，对速度与加速度关联谱图进行拉普拉斯特征分解，提取智能汽车在载客量变化时的惯量突变特征模式。本发明可实现对状态与动作映射关系的持续学习和更新，克服了传统PID与模型预测方法对模型精度依赖强、参数固定的问题，并通过迁移仿真实验预训练策略参数，有效提升智能汽车控制器初始性能，缩短在线训练收敛时间，提升低数据下的控制效果。
本发明授权一种基于动态特征学习优化的智能汽车纵向控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态特征学习优化的智能汽车纵向控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过车载传感器实时采集不同载客量下的速度与加速度数据，构建速度与加速度关联谱图； 对速度与加速度关联谱图进行拉普拉斯特征分解，提取反映惯量变化的主特征模态； 基于Q‑learning框架设计制动驱动参数选择器，根据惯量突变特征动态选择最优控制参数组合，并结合实时质量估计数据，调用Q‑learning参数选择器实现控制参数的自适应调整； 采用迁移学习方式，将在仿真平台训练得到的控制策略网络参数作为智能汽车控制器中策略网络的初始值； 采用控制指令缓存机制，用于记录历史运行过程中表现优异的策略参数，在通信延迟或执行故障发生时，调用缓存参数执行控制指令； 设定控制策略的在线更新机制，依据当前状态反馈与强化学习迭代规则，对Q‑learning控制器进行动态特征驱动的策略更新； 判断当前行驶工况是否结束，若处于启停频繁场景，则持续执行上述步骤；若处于长坡持续运行工况，则保持输出稳定控制指令，直至外部干预终止运行。
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