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龙图腾网恭喜华东交通大学申请的专利一种多模式冗余的自动驾驶车辆无模型纵向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：CN119568128B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202510138886.4，技术领域涉及：B60W30/02；该发明授权一种多模式冗余的自动驾驶车辆无模型纵向控制方法是由曾德全;胡一明;张培志;高乐天;冷搏;陈齐平;艾田付;梁成成;吴昊设计研发完成，并于2025-02-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模式冗余的自动驾驶车辆无模型纵向控制方法在说明书摘要公布了：一种多模式冗余的自动驾驶车辆无模型纵向控制方法，包括：采集纵向控制信号源；建立离线驱动扭矩数据库和离线制动压力数据库；设计无模型车速控制策略，计算车速期望驱动扭矩和车速期望制动压力；设计无模型加速度控制策略，计算加速期望驱动扭矩；设计无模型减速度控制策略，计算减速期望制动压力；根据车速期望驱动扭矩、车速期望制动压力、加速期望驱动扭矩和减速期望制动压力，设计无模型纵向控制模式仲裁策略，输出请求驱动扭矩和请求制动压力，实现纵向运行。本发明能够在车辆模型参数缺失或者模型参数不确定性下，解决自动驾驶车辆的纵向控制的稳定性问题，并防止程序异常、通讯阻塞等因素干扰导致的非预期驱动或者制动。

本发明授权一种多模式冗余的自动驾驶车辆无模型纵向控制方法在权利要求书中公布了：1.一种多模式冗余的自动驾驶车辆无模型纵向控制方法，其特征在于，包括：步骤S1，采集不同类型及来源的纵向控制信号源；步骤S2，基于纵向控制信号源，建立离线驱动扭矩数据库和离线制动压力数据库；步骤S3，基于纵向控制信号源，结合离线驱动扭矩数据库和离线制动压力数据库，设计无模型车速控制策略，计算车速期望驱动扭矩和车速期望制动压力，其中，无模型车速控制策略包括驱动控制和制动控制，驱动控制和制动控制均是采用前馈控制和条件PID反馈控制融合的方式；步骤S4，基于纵向控制信号源，结合离线驱动扭矩数据库，设计无模型加速度控制策略，计算加速期望驱动扭矩，其中，无模型加速度控制策略采用前馈控制和条件PID反馈控制融合的方式；步骤S5，基于纵向控制信号源，结合离线制动压力数据库，设计无模型减速度控制策略，计算减速期望制动压力，其中，无模型减速度控制策略采用前馈控制和条件PID反馈控制融合的方式；步骤S6，根据车速期望驱动扭矩、车速期望制动压力、加速期望驱动扭矩和减速期望制动压力，设计无模型纵向控制模式仲裁策略，输出请求驱动扭矩和请求制动压力，实现自动驾驶车辆的纵向运行；步骤S6中，无模型纵向控制模式仲裁策略分为两级执行，其中，第一级是扭矩仲裁和压力仲裁，第二级是超限仲裁；在扭矩仲裁中，根据期望加速踏板开度ap查加速踏板开度-驱动扭矩数据库得到踏板驱动扭矩T16，扭矩仲裁的逻辑为：设定一个驱动扭矩的逻辑阈值ΔTmmax，当|Tv-Ta|ΔTmmax，|Tv-T16|ΔTmmax，|Ta-T16|ΔTmmax同时满足时，输出仲裁扭矩Tvaf=Tv+Ta+T163，并向自动驾驶的故障处理模块上传驱动扭矩无异常信号；当|Tv-Ta|ΔTmmax，|Tv-T16|ΔTmmax，|Ta-T16|ΔTmmax并不同时满足时，输出仲裁扭矩Tvaf=0，并向自动驾驶的故障处理模块上传驱动扭矩异常信号，其中，Tv表示车速期望驱动扭矩，Ta表示加速期望驱动扭矩；在压力仲裁中，根据期望制动踏板开度bp查制动踏板开度-制动压力数据库得到踏板制动压力F14，压力仲裁的逻辑为：设定一个制动压力的逻辑阈值ΔFmmax，当|Fv-Fa|ΔFmmax，|Fv-F14|ΔFmmax，|Fa-F14|ΔFmmax同时满足时，输出仲裁压力Fvaf=Fv+Fa+F143，并向自动驾驶的故障处理模块上传制动压力无异常信号；当|Fv-Fa|ΔFmmax，|Fv-F14|ΔFmmax，|Fa-F14|ΔFmmax并不同时满足时，输出仲裁压力Fvaf=0，并向自动驾驶的故障处理模块上传制动压力异常信号，其中，Fv表示车速期望制动压力，Fa表示减速期望制动压力；超限仲裁的逻辑是：设定一个驱动扭矩的逻辑阈值ΔTmmin和制动压力的逻辑阈值ΔFmmin，当TvafΔTmmin时，请求驱动扭矩T=Tvaf，请求制动压力F=Fvaf，且自动驾驶的故障处理模块上传纵向控制无异常信号；当TvafΔTmmin，且FvafΔFmmin时，请求驱动扭矩T=Tvaf，请求制动压力F=Fvaf，且自动驾驶的故障处理模块上传纵向控制无异常信号；当TvafΔTmmin，且FvafΔFmmin时，请求驱动扭矩T=0，请求制动压力F=Fvaf，且自动驾驶的故障处理模块上传纵向控制异常信号。

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