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龙图腾网获悉同济大学;中移(成都)信息通信科技有限公司申请的专利车辆控制方法、车辆控制装置、电子设备及可读存储介质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：CN118722714B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202410688714.X，技术领域涉及：B60W60/00；该发明授权车辆控制方法、车辆控制装置、电子设备及可读存储介质是由徐立鸿;区杰勇;袁洪良;苏郁;唐睿设计研发完成，并于2024-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本车辆控制方法、车辆控制装置、电子设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种车辆控制方法、车辆控制装置、电子设备及可读存储介质，方法包括：获取当前时刻下与目标车辆对应的非线性控制量，其中，所述非线性控制量包括所述目标车辆的实际状态量、期望状态量、实际控制输入量和期望控制输入量；将所述非线性控制量输入至目标神经网络，得到控制增量，其中，所述目标神经网络为基于目标误差模型构建的针对一范数形式的目标函数的等价表示，所述目标误差模型是基于目标动力学模型确定的，所述控制增量为使所述目标函数最小化的目标控制序列的首项；在下一时刻，根据所述控制增量，对所述目标车辆进行运动控制。

本发明授权车辆控制方法、车辆控制装置、电子设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种车辆控制方法，其特征在于，包括： 获取当前时刻下与目标车辆对应的非线性控制量，其中，所述非线性控制量包括所述目标车辆的实际状态量、期望状态量、实际控制输入量和期望控制输入量； 将所述非线性控制量输入至目标神经网络，得到控制增量，其中，所述目标神经网络为基于目标误差模型构建的针对一范数形式的目标函数的等价表示，所述目标误差模型是基于目标动力学模型确定的，所述控制增量为使所述目标函数最小化的目标控制序列的首项； 在下一时刻，根据所述控制增量，对所述目标车辆进行运动控制； 其中，在所述将所述非线性控制量输入至目标神经网络，得到控制增量之前，所述方法还包括： 构建所述目标误差模型； 其中，构建所述目标误差模型，包括： 获取初始动力学模型； 基于所述目标车辆的位置与大地坐标系之间的关联，通过对所述初始动力学模型进行离散化处理，得到目标动力学模型； 根据所述目标动力学模型输出的第一训练数据，通过对所述目标动力学模型进行拟合，得到所述目标误差模型； 其中，所述根据所述目标动力学模型输出的第一训练数据，通过对所述目标动力学模型进行拟合，得到所述目标误差模型，包括： 按照预设的控制范围，获取多组第二训练数据，其中，每组所述第二训练数据包括第一时刻下的车辆纵向速度、车辆横向速度、车辆横摆角速度、车辆转向角、车辆位置的横坐标、车辆位置的纵坐标、车辆航向角; 按照预设时间间隔将多组所述第二训练数据输入所述目标动力学模型，得到多组所述第一训练数据，其中，所述第一训练数据包括第二时刻下的车辆纵向速度、车辆横向速度、车辆横摆角速度、车辆转向角、车辆位置的横坐标、车辆位置的纵坐标、车辆航向角，所述第二时刻为所述第一时刻的下一时刻； 基于所述第二训练数据和所述第一训练数据对所述目标动力学模型进行拟合，得到所述目标误差模型。

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