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龙图腾网获悉军事科学院系统工程研究院后勤科学与技术研究所申请的专利一种关于无人车传感器融合的轨迹跟踪控制算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：CN120122660B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202510336089.7，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种关于无人车传感器融合的轨迹跟踪控制算法是由李凯;杨伟铭;朱建民;张建民;张磊;马兆骏;权欣宇设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种关于无人车传感器融合的轨迹跟踪控制算法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种关于无人车传感器融合的轨迹跟踪控制算法，涉及无人车辆驾驶技术领域，包括传感器的数据采集与融合处理，基于融合后的环境感知信息，采用先进的轨迹预测算法，对无人车的未来轨迹进行预测；在轨迹跟踪过程中，根据实时反馈的传感器数据和车辆状态信息，动态调整轨迹预测和跟踪控制器的参数，以提高轨迹跟踪的准确性和鲁棒性。本发明首先，通过实时传感器数据，车辆的动态模型会被不断更新，使控制器能够更准确地预测车辆的运动状态。其次，通过优化控制器参数，包括预测时域和控制时域参数以及预测模型中的约束条件，实现对车辆轨迹的更精确控制。

本发明授权一种关于无人车传感器融合的轨迹跟踪控制算法在权利要求书中公布了：1.一种关于无人车传感器融合的轨迹跟踪控制算法，其特征在于，所述算法包括： 从传感器获取原始数据，对原始数据进行预处理，采用多传感器数据融合算法，将来自不同传感器的数据进行融合，生成融合后的环境感知信息；融合后的环境感知信息包括车辆的位置、速度、加速度、障碍物位置、道路信息； 基于融合后的环境感知信息，采用轨迹预测算法，对无人车的未来轨迹进行预测； 在轨迹跟踪过程中，根据实时反馈的传感器数据和车辆状态信息，动态调整轨迹预测和跟踪控制器的参数，以提高轨迹跟踪的准确性和鲁棒性； 其中，采用轨迹预测算法包括自适应扩展卡尔曼滤波算法、自适应模型预测控制算法，传感器数据包括高精度雷达、高分辨率摄像头以及激光雷达，车辆状态信息包括位置信息、速度信息、加速度和减速度信息和方向信息，基于融合后的环境感知信息，采用轨迹预测算法，对无人车的未来轨迹进行预测的步骤包括： 步骤一、系统建模与参数推导：根据车辆三自由度动力学模型、轮胎侧偏角公式及坐标变换，推导出整理得到车辆动力学方程如下： ； ； 式中：和分别为侧向速度与侧向加速度；和分别为纵向速度与纵向加速度；和分别为横摆角速度与横摆角加速度；为汽车质量；为转动惯量；和分别为质心点o到前后轴的距离；和分别为惯性坐标系下车辆纵向和横向位移；和分别为前后轮纵向刚度；和分别为前后轮滑移率；和分别为前后轮侧偏角；和分别为前后轮侧偏刚度； 步骤二、预测模型和目标函数：根据步骤一的车辆动力学方程整理可得到车辆动力学模型的连续状态方程形式为： ； 式中，状态变量，控制量，输出量，示前轮转角，表示状态矩阵，表示控制矩阵，表示输出矩阵； 采用欧拉法对系统进行离散化处理： 式中：，，为系统采样时间； 为防止出现无可行解的情况，作如下变换： ； 得到一个新的状态空间表达式： 其中， ; 系统在预测时域内的输出量表达式为： 其中：； ； ； 设计目标函数为： 式中：表示预测时域；表示控制时域；和分别是权重矩阵；表示期望轨迹；表示权重系数；表示松弛因子；式中第一项反映了实际输出和理想输出量间的差值，用来评价被控对象的控制精度；则表示输出增量的程度，设定松弛因子是确保二次规划问题有最优解，同时，需要对系统的状态量和控制量施加部分约束，包括： 将目标函数转变成便于Matlab软件求解带约束的标准二次规划形式： ； 式中，，，表示跟踪误差，每个优化周期内获得控制时域内的控制变量的增量为： ； 将控制增量序列中当前时刻计算出的第一个控制量作为实际控制变量输出； ； 步骤三、设计最优的预测时域和控制时域：选取汽车横向位移误差的均方根值与汽车横摆角和质心侧偏角速度的均方根值作为衡量轨迹跟踪控制参数优劣的指标，表达式如下： ； 在公式中：为最优评价指标；为实际情况的路径；为参考的路径；为汽车横摆角速度；为汽车质心侧偏角；，，和分别是权重因子； 计算出最优评价指标数值，最终得到在不同速度下模型预测控制器对应最优的预测时域和控制时域，通过筛选后将选取的数据在Matlab工具箱4次多项式拟合取整得到公式并放入控制器中；代表车辆跟踪精度在总体中权重，代表车辆行驶稳定性在总体中权重，车辆行驶稳定性主要包括两部分：车辆稳定性权重和车辆转向性能权重，代表车辆稳定性在车辆行驶稳定性中权重，代表车辆转向性能在车辆行驶稳定性中权重。

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