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龙图腾网恭喜哈尔滨工业大学申请的专利一种基于迁移学习的强化学习安全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：CN118092185B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202410350942.6，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于迁移学习的强化学习安全控制方法是由吴立刚;吴承伟;张权麒;孙光辉;刘健行设计研发完成，并于2024-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于迁移学习的强化学习安全控制方法在说明书摘要公布了：一种基于迁移学习的强化学习安全控制方法，它属于智能控制技术领域。本发明解决了采用现有深度强化学习方法对车辆运动进行控制的安全性无法得到保证的问题。本发明方法为：步骤一、建立迁移学习的源系统模型；步骤二、建立车辆运动控制仿射动态系统模型，即目标系统模型；步骤三、利用源系统模型学习车辆运动控制仿射动态系统模型中的不确定性；步骤四、将源系统模型的控制策略迁移到目标系统模型，并结合步骤三中获得的不确定性对车辆运动进行控制。本发明方法可以应用于智能控制技术领域。

本发明授权一种基于迁移学习的强化学习安全控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移学习的强化学习安全控制方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤：步骤一、建立迁移学习的源系统模型；所述步骤一的具体过程为： 其中，ξ是源系统状态，ξ∈Ξ，Ξ是源系统状态集合，v'是源系统的控制输入，v'∈Ω，Ω是源系统控制输入的集合，是ξ的一阶导数，f·和g·是Lipschitz连续的函数；步骤二、建立车辆运动控制仿射动态系统模型，即目标系统模型；所述步骤二的具体过程为：车辆运动控制仿射动态系统模型为： 其中，x是车辆运动状态，x＝[βr]T，β是车辆侧滑角，r是车辆偏航角速率，上角标T代表转置，是车辆运动状态集合，是实数域，m’是车辆运动状态的维度，u是控制输入，u＝[δfδr]T，δf是车辆前轮的转向角，δr是车辆后轮的转向角，是控制输入的集合，n是控制输入的维度，是x的一阶导数； 其中，v是车辆行驶速度，m是车辆的质量，μ代表附着系数，Kf代表前轮曲率刚度，Lf代表车辆质心到前轴距离，Kr代表后轮曲率刚度，Lr代表车辆质心到后轴距离，Iz代表车辆转动惯量；所述源系统模型与目标系统模型之间通过微分坐标变换φ和输入变换ψ进行恢复变换；目标系统模型满足：对于任意的gx的行秩为满秩；微分坐标变换φ满足：对于任意的ξ，使是非奇异矩阵，且输入变换ψ满足： 其中，In是单位矩阵，z是任意兼容的列向量，是gφξ的右逆矩阵；步骤三、利用源系统模型学习车辆运动控制仿射动态系统模型中的不确定性；步骤四、将源系统模型的控制策略迁移到目标系统模型，并结合步骤三中获得的不确定性对车辆运动进行控制。

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