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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于鲁棒强化学习的电动汽车编队协同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：CN118605526B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202410763981.9，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种基于鲁棒强化学习的电动汽车编队协同控制方法是由翟春杰;陈宏磊;李宇渊;王博;陈楚翘;尹克;詹一笑;颜成钢设计研发完成，并于2024-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于鲁棒强化学习的电动汽车编队协同控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于鲁棒强化学习的电动汽车编队协同控制方法，该方法首先建立车辆i的三阶纵向动力学模型，并选择控制目标。其次根据控制目标，构建鲁棒强化学习算法框架中的奖励函数、状态变量和控制变量。然后基于状态变量、控制变量以及奖励函数，构建对抗性样本，使用强化学习算法PPO作为智能体车辆的控制器，完成车辆编队协同控制。最后通过采用渐进式课程学习方法，在训练阶段逐步增大跟随车辆数量，逐步提升多车环境下车队编队的纵向协同控制能力。本发明提高算法对复杂环境下的鲁棒性能，提升在多车协同控制中的控制效果。

本发明授权一种基于鲁棒强化学习的电动汽车编队协同控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于鲁棒强化学习的电动汽车编队协同控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、建立车辆的三阶纵向动力学模型； 步骤2、基于三阶纵向动力学模型，选择控制目标； 步骤3、根据控制目标，构建鲁棒强化学习算法框架中的奖励函数、状态变量和控制变量； 所述控制目标具体如下： 和分别表示车辆的位置、速度、加速度和期望加速度，时刻车辆与前车实际间距表示为: ； 其中，为车辆的车长，设置最小距离，避免主车与前车发生碰撞；同时设置最大距离避免其他车辆插入队列中；行车安全控制目标为： ； 其中，； 为实现车辆编队的行车间距控制，计算间距偏差： ； 其中，表示时刻的期望间距，间距跟踪目标为控制实际间距与期望间距差值最小化； 设置加速度最大值和加速度最小值，为时刻的期望加速度；驾乘舒适性控制目标为： ； 为实现电动汽车编队协同控制，定义车辆的状态误差为： ； ； ； 其中，表示主车与前车加速度偏差，表示主车与前车速度偏差，表示主车与领头车速度偏差；车队行驶跟随高效性控制目标为：，和最小化； 所述步骤3具体实现过程如下： 在鲁棒强化学习算法框架中，输入为状态变量，输出动作为控制变量，也就是车辆在时刻的期望加速度； 为了满足所述控制目标，奖励函数包括奖励部分和惩罚部分； 所述奖励部分设计为： ； 其中，、是奖励部分权重；分别为满足间距控制目标、行驶跟随高效性对应的奖励项，定义为： ； ； 其中，、、是权重参数； 惩罚项设计为： ； 由此，奖励函数表示为： ； 步骤4、基于状态变量、控制变量以及奖励函数，构建对抗性样本，使用强化学习算法PPO作为智能体车辆的控制器，完成车辆编队协同控制； 步骤5、通过采用渐进式课程学习方法，在训练阶段逐步增大跟随车辆数量，逐步提升多车环境下车队编队的纵向协同控制能力。

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