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龙图腾网获悉江苏大学申请的专利一种机理分析-数据驱动的车辆动力学串联混合模型、智能汽车轨迹跟踪控制方法及控制器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：CN114684199B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202210467898.8，技术领域涉及：B60W60/00；该发明授权一种机理分析-数据驱动的车辆动力学串联混合模型、智能汽车轨迹跟踪控制方法及控制器是由方培俊;蔡英凤;廉玉波;陈龙;钟益林;王海;孙晓强设计研发完成，并于2022-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机理分析-数据驱动的车辆动力学串联混合模型、智能汽车轨迹跟踪控制方法及控制器在说明书摘要公布了：本发明公开了一种机理分析‑数据驱动的车辆动力学串联混合模型、智能汽车轨迹跟踪控制方法及控制器，提出一种机理分析‑数据驱动的车辆动力学串联混合模型，该模型不仅具有机理模型良好的系统力学背景及物理意义的优点，而且具有数据驱动模型无需任何的先验知识、仅依赖样本数据的优点，两者融合实现模型间优势互补。该模型可以补充计算机理模型中的部分未建模动态并提高模型全局计算精度，具有隐式理解不同路面附着条件的能力，为智能汽车运动控制算法设计奠定良好的模型基础。在控制方法中引入准确的车辆动力学模型，将其作为预测模型，有效提高对车辆未来状态输出的预测能力，增加非线性约束条件，提高控制精度、稳定性及可靠性。

本发明授权一种机理分析-数据驱动的车辆动力学串联混合模型、智能汽车轨迹跟踪控制方法及控制器在权利要求书中公布了：1.一种机理分析-数据驱动的车辆动力学串联混合模型，其特征在于，所述机理分析-数据驱动的车辆动力学串联混合模型的输入特征为车辆的动力学状态信息和控制信息，所述动力学状态信息包含横摆角速度r，横向速度Uy和纵向速度Ux，控制信息包含前轮转角δ和车辆纵向力Fxf； 每个输入特征向量中包含当前与3个时间步长的历史信息组合的车辆控制和状态数据，这些特征向量输入到机理模型中，计算得到共4个时间步长的横摆角速度微分值和横向速度微分值，实现基于机理模型的数据前处理； 经机理模型计算得到的数据作为数据驱动模型初始的带有物理意义的车辆历史动态基准输入，与输入特征向量进行级联合并得到新的4个时间步长的车辆状态与控制数据组合，并将其输入到串联在机理模型之后的中，利用数据驱动模型实现时序数据的非线性关联特征提取和最终的模型输出计算； 所车辆动力学串联混合模型中的机理模型设计如下： 设定车辆为前轮驱动,建立基于机理分析理论的横向动力学单轨模型，其微分方程表示为： 其中，U为车辆质心处的速度；Ux,Uy分别为车辆质心处沿车体坐标系x,y方向的速度；αf,αr分别为前后轮侧偏角；β为车辆质心侧偏角；r为车辆横摆角速度；a,b为车辆质心距前后轴的距离；m为车辆整车质量，Iz为车辆绕质心z轴的转动惯量；Fyf,Fyr分别为前轴和后轴轮胎受到的侧向合力；Fxf为前轴轮胎受到的纵向合力；δ为前轮转角，e为横向偏差；xLA为纵向预瞄距离，；eLA为预瞄点处的横向偏差； 引入Fiala非线性轮胎模型，即： 式中，Cα和μ为轮胎侧偏刚度与路面附着系数；Fz为轮胎垂向载荷；α为轮胎侧偏角；αsat为轮胎饱和侧偏角，前后轮胎侧偏角计算公式为： 引入纵向负载转移效应，前、后轴垂向力Fzf,Fzr的计算公式为： 式中，hCG是到车辆重心的高度，g是重力加速度，L是车辆轴距。

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