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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利基于神经网络的事件触发MPC自动驾驶车辆避碰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：CN119160212B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411103857.6，技术领域涉及：B60W60/00；该发明授权基于神经网络的事件触发MPC自动驾驶车辆避碰方法是由陈依民;贺珲慧;高剑;郝邵文;宋允轩;王佳润设计研发完成，并于2024-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的事件触发MPC自动驾驶车辆避碰方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于神经网络的事件触发MPC自动驾驶车辆避碰方法，属于自动驾驶车辆避碰技术领域。包括：基于传感模块获取是否存在障碍物；当存在障碍物时，对路径规划触发条件进行判定；当满足路径规划触发条件时，基于车辆状态数据训练神经网络得到车辆扰动补偿，将所述车辆扰动补偿添加到车辆动力学模型；基于代价函数和约束条件对所述车辆动力学模型设计MPC避障轨迹规划器，输出规划参考轨迹。本发明在车辆标称模型中加入干扰补偿，提高了建模精度，降低了触发频率，减少了计算量。与传统事件触发MPC方法相比，基于神经网络的事件触发MPC可以减少触发次数，减小跟踪误差。

本发明授权基于神经网络的事件触发MPC自动驾驶车辆避碰方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的事件触发MPC自动驾驶车辆避碰方法，其特征在于，包括： 基于传感模块获取是否存在障碍物； 当存在障碍物时，对路径规划触发条件进行判定；所述对路径规划触发条件进行判定，具体为： 获取车辆跟踪误差，对车辆跟踪误差和设定阈值进行判定，当车辆跟踪误差大于设定阈值时，触发路径规划；所述车辆跟踪误差为车辆规划参考路径和车辆实际路径的误差，具体为： 其中，Δ为触发级别，O为路径跟踪误差权重矩阵，调整不同方向误差对触发条件的贡献，为触发时间，表示轨迹跟踪误差达到触发水平，ρ为扰动的上界，β为触发参数，T为预测时间的长度，表示神经网络学习向量，是矩阵的最大特征值，是参考轨迹的状态向量，为系统矩阵，为控制矩阵，表示误差矩阵，是控制输入向量，S、tk分别是预测的终点时刻和起始时刻，起点时刻也是事件触发时刻； 当满足路径规划触发条件时，基于车辆状态数据训练神经网络得到车辆扰动补偿，将所述车辆扰动补偿添加到车辆动力学模型； 基于代价函数和约束条件对所述车辆动力学模型设计MPC避障轨迹规划器，输出规划参考轨迹；所述MPC避障轨迹规划器，具体为： 其中，是成本函数J最小化对应的控制输入序列，驱动驾驶车辆跟踪预期路径并避开障碍物，J为总代价函数。

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