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龙图腾网获悉燕山大学申请的专利基于数据驱动的网联车辆队列系统模型预测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：CN119536246B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202411438952.1，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权基于数据驱动的网联车辆队列系统模型预测控制方法是由王建格;龙梦宣;李晓磊;罗小元设计研发完成，并于2024-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据驱动的网联车辆队列系统模型预测控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据驱动的网联车辆队列系统模型预测控制方法，包括：获取车辆队列系统中不同车型的运动数据集；结合深度学习和Koopman算子理论对车辆队列中车辆的纵向动力学进行数据驱动建模，得到数据驱动模型；确定通信拓扑结构和系统控制目标；基于数据驱动模型，设计分布式模型预测控制算法，实现控制器设计，最终实现车辆队列系统保持期望目标稳定行驶；本发明避免了非线性模型约束带来的非凸优化问题求解。

本发明授权基于数据驱动的网联车辆队列系统模型预测控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据驱动的网联车辆队列系统模型预测控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、获取车辆队列系统中不同车型的运动数据集； 步骤2、结合深度学习和Koopman算子理论对车辆队列中车辆的纵向动力学进行数据驱动建模，得到数据驱动模型； 所述步骤2具体如下： 对在平直道路上行驶的车辆队列，共包含一辆有人驾驶的车辆和N辆自动驾驶的网联车辆；对于网联车辆，第i辆车k时刻的状态量定义为xik＝[pik,vik,aik]T,其中p、v、a分别表示车辆的位置、速度和加速度信息；从而将车辆的非线性纵向动力学模型写成式1所示离散形式： xik+1＝fixik,uik1 其中u表示控制输入，为车辆的制动驱动扭矩；f为未知的非线性函数；采用Koopman算子理论将非线性模型重构为高维空间下的线性模型，如式2所示： zik+1＝Kizik,uik2 其中： zik＝gixik 通过神经网络拟合一个矩阵来近似Koopman算子Ki，同时通过训练网络参数来寻求合适的本征函数g和映射变换g-1； 步骤3、确定通信拓扑结构和系统控制目标； 步骤4、基于数据驱动模型，设计分布式模型预测控制算法，实现控制器设计，最终实现车辆队列系统保持期望目标稳定行驶。

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