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龍圖騰網(wǎng)獲悉同濟大學(xué)申請的專利一種基于BLF-SRL的自動駕駛控制方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115016278B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210712700.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G05B13/04；該發(fā)明授權(quán)一種基于BLF-SRL的自動駕駛控制方法是由高炳釗;張羽翔;程一帆;褚洪慶;陳虹設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-06-22向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于BLF-SRL的自動駕駛控制方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于BLF?SRL的自動駕駛控制方法，該方法包括以下步驟：步驟1：構(gòu)建基于障礙李雅普諾夫函數(shù)的安全強化學(xué)習(xí)算法；步驟2：將自動駕駛控制系統(tǒng)建模為嚴(yán)格反饋形式的非線性系統(tǒng)；步驟3：采用步驟1中的基于障礙李雅普諾夫函數(shù)的安全強化學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)自動駕駛控制系統(tǒng)在學(xué)習(xí)更新過程中系統(tǒng)部分狀態(tài)約束的安全性以及每個反步子系統(tǒng)中的誤差信號有效性。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有實現(xiàn)自動駕駛控制系統(tǒng)在強化學(xué)習(xí)過程中的安全保證等優(yōu)點。

本發(fā)明授權(quán)一種基于BLF-SRL的自動駕駛控制方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于BLF-SRL的自動駕駛控制方法，其特征在于，該方法包括以下步驟： 步驟1：構(gòu)建基于障礙李雅普諾夫函數(shù)的安全強化學(xué)習(xí)算法； 步驟2：將自動駕駛控制系統(tǒng)建模為嚴(yán)格反饋形式的非線性系統(tǒng)； 步驟3：采用步驟1中的基于障礙李雅普諾夫函數(shù)的安全強化學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)自動駕駛控制系統(tǒng)在學(xué)習(xí)更新過程中系統(tǒng)部分狀態(tài)約束的安全性以及每個反步子系統(tǒng)中的誤差信號有效性； 所述的步驟1中，基于障礙李雅普諾夫函數(shù)的安全強化學(xué)習(xí)算法的過程具體包括以下步驟： 步驟101：將嚴(yán)格反饋形式的非線性系統(tǒng)重建為誤差系統(tǒng)； 步驟102：采用反步優(yōu)化方法和BLF分別設(shè)計每個子系統(tǒng)的優(yōu)化控制律； 步驟103：根據(jù)貝爾曼最優(yōu)性原理分別定義每個子系統(tǒng)的貝爾曼最優(yōu)條件； 步驟104：利用李雅普諾夫分析分別設(shè)計每個子系統(tǒng)的誤差更新信號，在學(xué)習(xí)過程中依次對于每個子系統(tǒng)中未知函數(shù)項的迭代更新優(yōu)化子系統(tǒng)的虛擬控制，以實現(xiàn)對于整體系統(tǒng)控制的優(yōu)化； 所述的子系統(tǒng)包括z1子系統(tǒng)、zii＝2,...,n-1子系統(tǒng)和zn子系統(tǒng)； 所述的步驟101中，嚴(yán)格反饋形式的非線性系統(tǒng)為： 其中，fjj＝1,2,…,n和gjj＝1,2,...,n分別為定義二階嚴(yán)格反饋形式的非線性系統(tǒng)時所需的模型，n為子系統(tǒng)的數(shù)量，為狀態(tài)變量，為狀態(tài)向量，為控制輸入，為系統(tǒng)輸出； 為了優(yōu)化系統(tǒng)控制達(dá)到系統(tǒng)期望輸出yd，引入待優(yōu)化的虛擬控制αii＝1,...,n-1，定義誤差狀態(tài)z1＝x1-yd和zi＝xi-αi-1i＝2,...,n，將待優(yōu)化的非線性系統(tǒng)重新建立為誤差系統(tǒng)： 其中，zjj＝1,2,...,n為第j個子系統(tǒng)的誤差狀態(tài)，fjj＝1,2,...,n和gjj＝1,2,...,n分別為定義二階嚴(yán)格反饋形式的非線性系統(tǒng)時所需的模型，n為子系統(tǒng)的數(shù)量，yd為系統(tǒng)期望輸出； 誤差系統(tǒng)呈現(xiàn)級聯(lián)結(jié)構(gòu)，通過優(yōu)化引入的每一個虛擬控制αii＝1,...,n-1最終優(yōu)化系統(tǒng)的整體控制，所有的狀態(tài)變量z＝[z1,...,zn]T分為待約束狀態(tài)變量和自由狀態(tài)變量其中，ns為保證連續(xù)性的分段點，進(jìn)而將學(xué)習(xí)問題描述為： 在整個學(xué)習(xí)過程中，優(yōu)化系統(tǒng)控制跟蹤系統(tǒng)期望輸出yd的同時部分狀態(tài)變量zi,i＝1,...,ns始終保持在設(shè)計的安全區(qū)域內(nèi)，其中，為正常數(shù)； 所述的步驟103中，根據(jù)貝爾曼最優(yōu)性原理分別定義每個子系統(tǒng)的貝爾曼最優(yōu)條件的過程具體為： 分別將Sub-Actor和Sub-Critic分解為BLFQLF項和采用獨立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近的未知函數(shù)項，根據(jù)貝爾曼最優(yōu)性原理定義子系統(tǒng)的貝爾曼最優(yōu)性條件； 所述的步驟102～104中，對于z1子系統(tǒng)，采用反步優(yōu)化方法和BLF設(shè)計z1子系統(tǒng)的優(yōu)化控制律，并定義z1子系統(tǒng)的貝爾曼最優(yōu)條件，進(jìn)而設(shè)計誤差更新信號的過程具體為： 在z1子系統(tǒng)中引入待優(yōu)化的虛擬控制，定義z1子系統(tǒng)的最優(yōu)性能指標(biāo)函數(shù)為： 其中，為z1子系統(tǒng)的最優(yōu)性能指標(biāo)函數(shù)，為代價函數(shù)，為最優(yōu)虛擬控制，κ1s和κ1c分別為權(quán)重系數(shù)，相應(yīng)的HJB方程的表達(dá)式為： 其中，表示最優(yōu)性能指標(biāo)函數(shù)對z1求偏導(dǎo)，f1和g1分別為建立待優(yōu)化的非線性系統(tǒng)所需的模型； 由于成立且有唯一解，通過求解得到最優(yōu)虛擬控制為： 將最優(yōu)虛擬控制分解設(shè)計為： 其中，為待學(xué)習(xí)的未知連續(xù)函數(shù)，κ1為一個正常數(shù)，由分解設(shè)計后的最優(yōu)虛擬控制可得最優(yōu)性能指標(biāo)函數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)的表達(dá)式為： 在z1子系統(tǒng)中，最優(yōu)性能指標(biāo)函數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)和最優(yōu)虛擬控制均為未知函數(shù)，其中的不確定項分別采用獨立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近，根據(jù)分解設(shè)計后的最優(yōu)虛擬控制和最優(yōu)性能指標(biāo)函數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)得到其估計值和隨后在Actor-Critic框架下，進(jìn)行策略評估和策略改進(jìn)，為最優(yōu)虛擬控制的估計值，定義為Sub-Actora1，為最優(yōu)性能指標(biāo)函數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)的估計值，定義為Sub-Criticc1； 由于HJB方程的非線性特性，無法直接得到解析形式的最優(yōu)解，為了迭代得到其數(shù)值解，首先采用兩個獨立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近最優(yōu)性能指標(biāo)函數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)和最優(yōu)虛擬控制中的未知項，打破最優(yōu)性能指標(biāo)函數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)與最優(yōu)虛擬控制之間的相關(guān)性；進(jìn)而在Actor-Critic框架下通過策略評估和策略改進(jìn)迭代更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以更新估計值和最終兩者逐步滿足相關(guān)關(guān)系進(jìn)而得到系統(tǒng)的優(yōu)化控制； 最優(yōu)虛擬控制的估計值的表達(dá)式為： 其中，為Sub-ActorNN的期望輸出； 最優(yōu)性能指標(biāo)函數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)的估計值的表達(dá)式為： 其中，是Sub-CriticNN的期望輸出； 將最優(yōu)虛擬控制的估計值的表達(dá)式和最優(yōu)性能指標(biāo)函數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)的估計值的表達(dá)式代入HJB方程中，進(jìn)而得到HJB方程的估計值的表達(dá)式為： 獲取z1子系統(tǒng)中的貝爾曼最優(yōu)性條件，z1子系統(tǒng)中的貝爾曼最優(yōu)性條件的表達(dá)式為： 在Sub-Criticc1中，進(jìn)行當(dāng)前虛擬控制的策略評估，最終目標(biāo)為：通過迭代更新使得HJB方程的估計值達(dá)到最優(yōu)值，即在Sub-Actora1中，采用Sub-Criticc1策略評估進(jìn)行策略改進(jìn)，最終通過迭代學(xué)習(xí)達(dá)到貝爾曼最優(yōu)性條件； 定義貝爾曼殘差的表達(dá)式為： Sub-CriticNN和Sub-ActorNN更新方程的表達(dá)式分別為： 其中，為Sub-CriticNN更新方程所需的誤差變量，為Sub-ActorNN更新方程所需的誤差變量，和分別為Sub-CriticNN和Sub-ActorNN的學(xué)習(xí)率； 最終，在z1子系統(tǒng)中，對最優(yōu)虛擬控制和最優(yōu)性能指標(biāo)函數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)進(jìn)行估計，進(jìn)一步通過Sub-CriticNN和Sub-ActorNN的更新方程對Sub-CriticNN和Sub-ActorNN進(jìn)行迭代學(xué)習(xí)，以滿足貝爾曼最優(yōu)性條件； 所述方法還包括基于建立的自動駕駛控制系統(tǒng)設(shè)計消融試驗，該消融試驗中將保證學(xué)習(xí)更新過程中系統(tǒng)部分狀態(tài)約束的安全性記為消融A，將在每個反步子系統(tǒng)中根據(jù)貝爾曼最優(yōu)性條件推導(dǎo)得到誤差信號記為消融B，消融A特指將zi子系統(tǒng)中的αi,aux設(shè)置為0，消融B特指不使用更新誤差信號，設(shè)置多種實驗工況進(jìn)行消融實驗，各個實驗工況的設(shè)置分別為： #D1:β＝1,δ＝0 #D2:β～N1,0.8,δ＝0.4 #D3:β～N1,0.4,δ＝0.4 #D4:β～N1.2,0.6,δ＝0.4 其中，β為真實系統(tǒng)輪胎力與制器模型輪胎力的比例系數(shù)，參數(shù)β的邊界為[1-δ,1+δ]，δ為邊界參數(shù)，為由Fiala公式定義的輪胎力。

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