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龙图腾网恭喜东南大学申请的专利一种基于模型预测控制的拟人化控制器设计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：CN115285136B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202210842510.8，技术领域涉及：B60W50/00；该发明授权一种基于模型预测控制的拟人化控制器设计方法是由王金湘;严永俊;汪䶮;彭林;胡敬宇;宋雨昂;方振伍;韩东明;高强;殷国栋设计研发完成，并于2022-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模型预测控制的拟人化控制器设计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于模型预测控制的拟人化控制器设计方法，涉及智能交通技术领域，解决了现有自动驾驶技术偏向同质化、不符合驾驶员个性化操纵偏好的技术问题，其技术方案要点是设计基于模型预测控制的路径跟踪控制器，采用不同驾驶员个性化的视觉预瞄‑反馈控制‑比例增益‑神经肌肉延迟行为对路径跟踪控制器进行拟人化改进，有效提高不同驾驶员对于车辆操纵的满意程度。该方法能够实现智能汽车的拟人化驾驶，提高人类驾驶员对于智能汽车的信任感和接受度，具有很强的实用性，以及广阔的商业应用前景。

本发明授权一种基于模型预测控制的拟人化控制器设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模型预测控制的拟人化控制器设计方法，其特征在于，包括：建立基于曲线坐标系的车辆-道路模型，并对所述车辆-道路模型进行线性化处理；其中，所述曲线坐标系的横轴为目标轨迹，纵轴为距离右车道中心线的横向偏差；设计基于所述车辆-道路模型预测控制的第一路径跟踪控制器；基于传统驾驶员模型中的大脑及神经肌肉延时对所述第一路径跟踪控制器进行改进，得到第二路径跟踪控制器；基于驾驶员的预瞄时长和转向比例增益对所述第二路径跟踪控制器的参数进行调整，得到第三路径跟踪控制器；其中，所述车辆-道路模型表示为： 其中，表示状态矢量；u＝δf表示控制量，F表示非线性系统函数；ey表示车辆与目标路径之间的横向偏差；eψ表示车辆与目标路径之间的航向偏差；Vy表示车辆的横向速度；表示车辆的横摆角速度；σ表示弯曲道路上的行驶距离；δf表示车辆的前轮转向角； 其中，m表示车辆质量；Vx表示车辆的纵向速度；ψ表示车辆的横摆角；表示目标路径的航向角速度；ρroad表示目标路径的曲率；Iz表示车辆的转动惯量；Fyf表示前轮总的横向力；Fyr表示后轮总的横向力；Cf表示前轮侧偏刚度；Cr表示后轮侧偏刚度；αf表示前轮侧偏角；αr表示后轮侧偏角；lf表示车辆质心到前轴的距离；lr表示车辆质心到后轴的距离；β表示车辆质心侧偏角，且β＝VyVx；对所述车辆-道路模型进行线性化处理,表示为： yt＝Cxt；10其中，均表示时变的系数矩阵；y＝[ey,eψ]T表示输出矢量；C表示选择矩阵；所述设计基于所述车辆-道路模型预测控制的第一路径跟踪控制器，包括：定义预测时域Np和控制时域Nc，则在第k时刻，状态序列、输出序列和控制序列分别表示为： 其中，xk+1和uk由式9离散得到，表示为： 其中，ΔT表示系统离散时间；Δu表示控制量增量；第一路径跟踪控制器用于对目标路径的跟踪，则其目标函数表示为： 其中，Q表示状态量增量的权重矩阵；R表示控制量增量的权重矩阵；结合式11和式12得到第一路径跟踪控制器表示为： 其中，umin和umax分别表示控制量u的最小限制和最大限制；Δumin和Δumax分别表示控制量增量Δu的最小限制和最大限制；所述基于传统驾驶员模型中的大脑及神经肌肉延时对所述第一路径跟踪控制器进行改进，得到第二路径跟踪控制器，包括：通过传递函数将大脑及神经肌肉延时的反应时间加至所述第一路径跟踪控制器的输出δa，得到第二路径跟踪控制器，则该传递函数表示为： 其中，δaf表示所述第二路径跟踪控制器施加到车辆方向盘转角；τd1表示大脑延时；τd2表示神经肌肉延时；τL表示微分时间常数。

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