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龙图腾网获悉清华大学申请的专利基于人工智能下动力学的低附路面纵横垂协同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：CN120863603B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202511396327.X，技术领域涉及：B60W30/02；该发明授权基于人工智能下动力学的低附路面纵横垂协同控制方法是由黄晋;程坤;程龙;苏炎召;张浩东;李星宇设计研发完成，并于2025-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能下动力学的低附路面纵横垂协同控制方法在说明书摘要公布了：本申请涉及车辆控制技术领域，特别是涉及一种基于人工智能下动力学的低附路面纵横垂协同控制方法。该方法包括获取目标车辆的状态信息以及行驶道路的道路信息，并基于状态信息与道路信息，确定目标车辆与行驶道路之间的当前路面附着系数；以协同约束条件为车辆状态控制器在处理输入数据过程中的约束条件，并将状态信息输入至车辆状态控制器进行处理，得到车辆状态控制器输出的控制指令，控制指令包括对纵向速度、转向角以及悬架行程的调节指令；执行控制指令以控制目标车辆。采用本申请的方法，能够提升在复杂工工况下，车身姿态的稳定性。

本发明授权基于人工智能下动力学的低附路面纵横垂协同控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能下动力学的低附路面纵横垂协同控制方法，其特征在于，所述方法包括： 在当前的决策步骤中，获取目标车辆的状态信息以及行驶道路的道路信息，并基于所述状态信息与所述道路信息，确定所述目标车辆与行驶道路之间的当前路面附着系数； 基于所述当前路面附着系数构建协同约束条件，所述协同约束条件包括在纵向方向所述当前路面附着系数对滑移率的约束、在横向方向所述当前路面附着系数对侧偏角的约束、在垂向方向对垂向力的约束以及所述当前路面附着系数和所述垂向力对横向力的增益约束； 以所述协同约束条件为车辆状态控制器在处理输入数据过程中的约束条件，并将所述状态信息输入至所述车辆状态控制器进行处理，得到所述车辆状态控制器输出的控制指令，所述控制指令包括对纵向速度、转向角以及悬架行程的调节指令； 执行所述控制指令以控制所述目标车辆； 其中，所述状态信息输入至所述车辆状态控制器进行处理，得到所述车辆状态控制器输出的控制指令，包括： 基于所述状态信息和所述当前路面附着系数，确定所述目标车辆的当前的状态评价值，并获取与所述当前路面附着系数相同的历史状态信息对应的历史的状态评价值； 在所述当前的状态评价值大于所述历史的状态评价值时，将所述状态信息输入至所述车辆状态控制器进行处理，得到所述车辆状态控制器输出的控制指令；其中，所述目标车辆的稳定性与所述状态评价值成反比关系； 所述状态信息包括滑移率、横摆角速度、转向角、横向加速度以及悬架行程；所述基于所述状态信息和所述当前路面附着系数，确定所述目标车辆的当前的状态评价值，包括： 基于所述当前路面附着系数确定期望滑移率，并基于所述转向角确定期望横摆角速度； 基于所述滑移率、所述期望滑移率、所述横摆角速度、所述期望横摆角速度、所述横向加速度以及所述悬架行程，确定所述目标车辆当前的所述状态评价值。

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