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龙图腾网获悉安徽卡思普智能科技有限公司申请的专利一种无人车基于视觉的人员跟随方法、系统、以及无人车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：CN117002499B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202310819937.0，技术领域涉及：B60W30/14；该发明授权一种无人车基于视觉的人员跟随方法、系统、以及无人车是由宁涛;汪洪波;魏振亚;冯立钊;张先锋;丁雨康;崔国良设计研发完成，并于2023-07-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人车基于视觉的人员跟随方法、系统、以及无人车在说明书摘要公布了：本发明涉及无人驾驶技术领域，更具体的，涉及一种无人车基于视觉的人员跟随方法、系统、以及无人车。本发明考虑到无人车在人员跟随过程中没有全局路径的引导，基于位置关系计算出前轮转角δft，并以实际距离Ldt和期望距离Lr作为误差et输入到PID中，输出无人车加减速信号acct，对无人车进行加减速进行控制，从而实现了对无人车的横向控制、纵向控制。并且本发明为了提高无人车的人员跟随性能，还基于DDPG模型对Ldt、以及PID的参数进行调整，利用无人车在跟随人员过程中的自我迭代训练，更新策略网络参数，从而有效对Ldt、以及PID的参数进行调整，避免了繁琐的人工调试工作。

本发明授权一种无人车基于视觉的人员跟随方法、系统、以及无人车在权利要求书中公布了：1.一种无人车基于视觉的人员跟随方法，其用于对无人车进行横向控制和纵向控制，其特征在于， 所述无人车基于视觉的人员跟随方法包括以下步骤： 获取当前时刻t无人车与目标人员的实际距离测量值、当前时刻t无人车后轴到目标人员连线方向与无人车前进方向的夹角； 获取比例增益预设值、积分增益预设值、微分增益预设值； 构建DDPG网络模型，并对、、、处理得到、、、；其中，为的修正值、为的修正值、为的修正值、为的修正值； 所述横向控制的方法为： 计算当前时刻t无人车的前轮转角，并按照进行转向；其中，L表示无人车的车辆轴距； 所述纵向控制的方法为： 比较与预设的期望距离，得到当前时刻t的误差； 基于PID根据对无人车的车速进行控制，使无人车与目标人员处于安全间距；其中，PID的参数采用、、； 的计算公式为： ； 其中，、分别为当前时刻t无人车的后轴中心横纵坐标；、分别为当前时刻t目标人员的横纵坐标； 的计算公式为： ； 其中，表示当前时刻t无人车的航向角； 所述DDPG网络模型包括：策略网络部、评估网络部；所述DDPG网络模型进行M次迭代训练；其中，策略网络部在每轮迭代训练后，输出该轮迭代训练得到的无人车控制参数的修正值；评估网络部在每次迭代训练后，对策略网络部进行网络参数更新；在经过M次迭代训练后，策略网络部的网络参数固定； 所述策略网络部包括输入层、中间层一、中间层二、输出层；其中，所述策略网络部的输入层具有3个神经元；所述策略网络部的中间层一具有12个神经元，该层的激活函数为relu；所述策略网络部的中间层二具有12个神经元，该层的激活函数为relu；所述策略网络部的输出层具有4个神经元，该层的激活函数为tanh； 所述评估网络部也包括输入层、中间层一、中间层二、输出层；其中，所述评估网络部的输入层具有7个神经元；所述策略网络部的中间层一具有12个神经元，该层的激活函数为relu；所述策略网络部的中间层二具有12个神经元，该层的激活函数为relu；所述策略网络部的输出层具有1个神经元。

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