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龙图腾网获悉福州大学申请的专利一种基于障碍函数的神经网络自适应多轴车辆跟踪控制方法及系统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：CN118584957B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202410633914.5，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种基于障碍函数的神经网络自适应多轴车辆跟踪控制方法及系统是由杜恒;叶祺滨;章小龙;万嘉伟;程前;林文捷;陈沛扬;陈琰;洪秀;黄俊南设计研发完成，并于2024-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于障碍函数的神经网络自适应多轴车辆跟踪控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于障碍函数的神经网络自适应多轴车辆跟踪控制方法及系统，系统包括数据采集模块、理想状态计算模块、车辆运动控制模块和神经网络近似模块；该方法通过数据采集模块根据整车传感器采集车辆状态、位置信息，然后通过车辆运动控制模块，建立考虑系统参数不确定性、道路不平整性及未知外扰动的多轴转向车辆系统动力学模型及状态跟踪控制模型；根据建立的状态跟踪控制模型，构建基于障碍函数的自适应积分滑模抗干扰控制器，避免未知干扰对控制性能的影响，削弱滑模抖振现象；最后通过神经网络近似模块近似系统未知部分，提高控制器的鲁棒性，同时考虑网络效率设计在线网络权重自适应律，提高多轴转向车辆跟踪性能。

本发明授权一种基于障碍函数的神经网络自适应多轴车辆跟踪控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于障碍函数的神经网络自适应多轴车辆跟踪控制方法,其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：在理想状态计算模块中建立驾驶员模型，根据数据采集模块采集到的期望路径信息、车辆实时位置信息及车辆自身状态信息，计算多轴转向车辆跟踪期望路径时所需的理想横摆角速度和质心侧偏角，得到状态误差并将其发送至车辆运动控制模块； 步骤S2：在车辆运动控制模块中，考虑多轴转向车辆模型的系统参数不确定性、道路不平整及未知外部扰动，建立多轴转向车辆动力学模型及跟踪控制模型； 步骤S3：车辆运动控制模块中根据步骤S2所建立的跟踪控制模型，构建基于障碍函数的自适应积分滑模控制器，以抑制未知干扰对系统控制性能的影响，并削弱滑模控制过程中出现的抖振现象； 步骤S4：神经网络近似模块中，建立包含三层的神经网络，近似多轴转向车辆动力学系统中未知部分，并利用Lyapunove稳定性理论设计在线网络权重自适应律，增强多轴转向车辆的跟踪控制性能，保证闭环系统的稳定性和收敛性； 步骤S5：基于稳定性理论证明所设计控制器能够保证整个闭环系统的稳定性和收敛性，增强多轴转向车辆的跟踪性能； 步骤S6：根据运动控制器得到的多轴转向车辆的转角信号，下发指令至执行器，使各轴的转角调整至所需角度，改变车辆运动状态，实现跟踪控制。

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