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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于积分补偿的自动驾驶赛车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：CN120886869B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511431316.0，技术领域涉及：B60W60/00；该发明授权一种基于积分补偿的自动驾驶赛车控制方法是由刘畅;郑柏超;李宝龙设计研发完成，并于2025-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于积分补偿的自动驾驶赛车控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于积分补偿的自动驾驶赛车控制方法，包括：建立车辆动力学模型和运动学方程；定义状态空间和动作空间；基于双延迟深度确定性策略梯度方法构建强化学习控制策略，结合动作映射机制使控制输出满足轮胎摩擦力约束的前提下最大化车辆性能；根据车辆前方赛道中心线的采样点序列，拟合赛道中心线轨迹；设计积分补偿机制，生成补偿误差状态，调整车辆控制输出，实现控制策略优化。本发明通过引入积分补偿技术增强系统对历史偏航信息的利用能力，使控制策略能基于累积的误差趋势进行自适应调整，使赛车在赛道上的行驶轨迹更加平滑连贯，减少不必要的振荡和偏移，整体圈速得到提高，提高了自动驾驶赛车在高速极限驾驶环境下的控制性能。

本发明授权一种基于积分补偿的自动驾驶赛车控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于积分补偿的自动驾驶赛车控制方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，将赛车的四个车轮简化为前、后两个等效车轮，分别位于赛车前、后轴的中心位置，基于单轨模型建立车辆的动力学模型和运动学方程； 步骤2，定义强化学习控制策略的状态空间和动作空间，状态空间包括车辆基本状态、赛道相对位置以及车辆前方赛道中心线的采样点序列，动作空间即控制输出，动作空间包括横向控制输出和纵向控制输出； 步骤3，基于双延迟深度确定性策略梯度方法构建强化学习控制策略，结合动作映射机制使得控制输出在满足轮胎摩擦力约束的前提下最大化车辆性能； 其中，强化学习控制策略的网络结构包括策略网络、第一价值网络和第二价值网络，策略网络对应的目标策略网络的结构与策略网络的结构相同，第一价值网络对应的目标第一价值网络的结构与第一价值网络的结构相同，第二价值网络对应的目标第二价值网络的结构与第二价值网络的结构相同；在网络训练过程中，采用经验回放缓冲区存储交互数据； 策略网络的输入为当前时刻的状态空间，输出为当前时刻的动作空间；环境根据当前时刻的状态空间和动作空间，生成当前奖励和下一时刻的状态空间；第一价值网络和第二价值网络的输入均为当前时刻的状态空间和动作空间的拼接，输出均为当前时刻的Q值； 目标策略网络的输入为下一时刻的状态空间，输出为下一时刻的目标动作空间；目标第一价值网络和目标第二价值网络的输入均为下一时刻的状态空间和目标动作空间的拼接，输出分别为对应状态‑动作对的第一目标Q值和第二目标Q值； 基于当前奖励以及第一目标Q值和第二目标Q值计算时序差分目标，进而对第一价值网络和第二价值网络进行更新；基于第一价值网络，通过梯度上升法更新策略网络参数； 通过延迟策略更新机制，对目标策略网络、目标第一价值网络和目标第二价值网络进行更新；即第一价值网络和第二价值网络每更新两次，进行一次策略网络更新，并对目标策略网络、目标第一价值网络和目标第二价值网络的参数执行软更新； 将策略网络输出的动作空间通过动作映射机制转换为满足轮胎摩擦力约束的控制输出，横向动作映射为转向角变化率，纵向动作映射为加速度变化率，转向角变化率和加速度变化率共同受轮胎摩擦椭圆约束，确保在极限驾驶状态下不超过摩擦极限； 轮胎摩擦力约束方程如下： ，其中，为单个轮胎纵向力矢量，为单个轮胎横向力矢量，为单个轮胎所受合力矢量的模，为轮胎‑路面间的摩擦系数，为单个轮胎垂直载荷； 步骤4，根据车辆前方赛道中心线的采样点序列，采用五次多项式方法拟合赛道中心线轨迹； 步骤5，设计积分补偿机制，并生成补偿误差状态，使用补偿误差状态代替状态空间中车辆朝向与赛道方向的夹角，调整车辆控制输出，实现赛车控制策略优化； 其中，设计积分补偿机制，并生成补偿误差状态的具体过程如下： 通过拟合的赛道中心线获取参考路径方向，即拟合的赛道中心线在车辆当前位置的切线方向； 获取车辆实时偏航角，计算偏航角误差： ，对偏航角误差进行归一化处理，并对归一化后的偏航角误差进行积分，计算累积效应： ，其中，表示在时刻的积分误差值，表示时刻的偏航角误差； 引入衰减因子控制积分误差的增长速率，取值在0到1之间： ，其中，为引入衰减因子后的积分误差值；对积分误差值应用积分补偿增益系数，生成最终的补偿值： ，将车辆实时偏航角与补偿值相加，构成补偿误差状态； 利用补偿误差状态替换状态空间中车辆朝向与赛道方向的夹角，实现赛车控制策略优化。

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