清华大学赵世越获国家专利权
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龙图腾网获悉清华大学申请的专利一种制动失效工况下车辆漂移避撞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：CN115230687B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202210938690.X，技术领域涉及：B60W30/09；该发明授权一种制动失效工况下车辆漂移避撞控制方法及系统是由赵世越;何承坤;张俊智;侯晓慧;刘伟龙;韩金恒设计研发完成，并于2022-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种制动失效工况下车辆漂移避撞控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种制动失效工况下车辆漂移避撞控制方法及系统，该方法包括：根据车辆实际纵向制动力参数与期望纵向制动力参数得到制动失效等级；根据车辆制动失效等级得到车辆当前状态下的纵向碰撞风险指标；基于高精度制动失效车辆动力学模型计算纵向碰撞风险指标，以根据指标计算结果确定失效车辆飘逸控制策略；执行失效车辆飘逸控制策略并输出相应的动作指令，以在漂移控制触发后将动作指令发送至车辆执行器。本发明可以可以在车辆制动失效后自主决策、控制，避免因制动失效导致碰撞事故。可控制制动失效车辆通过漂移操作改变车身姿态，利用侧向力完成快速制动和避撞操作，提升了智能车辆对制动失效的应急能力和备份水平。
本发明授权一种制动失效工况下车辆漂移避撞控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种制动失效工况下车辆漂移避撞控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 根据车辆实际纵向制动力参数与期望纵向制动力参数得到制动失效等级； 根据所述车辆制动失效等级计算车辆当前状态下的纵向碰撞风险指标； 根据纵向碰撞风险指标确定失效车辆漂移控制策略； 执行所述失效车辆漂移控制策略并输出相应的动作指令，以在漂移控制触发后将所述动作指令发送至车辆执行器； 所述失效车辆漂移控制策略是基于强化学习的失效车辆漂移控制策略，包括：构造SAC深度强化学习算法的状态空间和动作空间；建立高精度制动失效车辆动力学模型作为SAC强化学习算法的环境；根据纵向碰撞风险指标和横向交通环境设计奖励函数，包括即时奖励及终末奖励；在仿真环境下对强化学习算法的网络参数进行训练，在现实环境中将网络参数导入车载计算机。
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