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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于自适应模型预测控制弯道车道保持方法及系统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：CN116373870B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202310543426.0，技术领域涉及：B60W30/18；该发明授权基于自适应模型预测控制弯道车道保持方法及系统是由李煊鹏;张稳;张为公设计研发完成，并于2023-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应模型预测控制弯道车道保持方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应模型预测控制弯道车道保持方法及系统，首先根据车辆行驶的弯道工况信息确定车辆过弯安全车速；然后利用遗传算法匹配不同道路信息下MPC控制器的最优时域参数；再构建神经网络MPC控制器，使车辆过弯安全车速与MPC控制器的时域参数根据弯道工况的改变进行自适应调整；最后根据训练后的神经网络，综合车辆纵向控制器和车辆横向控制器，实现控制弯道车道的保持。本发明有效解决了过弯车速较高导致的车辆侧滑或侧翻、固定MPC时域参数导致的车道保持精度较差的问题，提高了无人驾驶车辆弯道车道保持的精准性，保障了车辆行驶的稳定性，对推动无人驾驶技术的快速发展具有现实意义。

本发明授权基于自适应模型预测控制弯道车道保持方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于自适应模型预测控制弯道车道保持方法，其特征在于:包括如下步骤： S1：根据车辆行驶的弯道工况信息确定车辆过弯安全车速；所述车辆过弯时仅考虑前轮参与车辆转向，且左前轮和右前轮具有相同的转动角度； S2：利用遗传算法匹配不同道路信息下MPC控制器的最优时域参数，所述最优时域参数与步骤S1的过弯安全车速、道路曲率半径和道路附着系数有关； S21：初始化MPC时域参数，生成个体数量为N的种群； S22:使用ROUND函数对初始化的种群进行向下取整操作，并将取值赋值给预测时域和控制时域； S23：将步骤S22中的时域参数值输入MPC控制器根据相应的过弯安全车速进行圆形路径跟踪，计算个体的适应度函数，车道保持任务的适应度函数为： ； 其中，表示车道保持稳定性的评价指标；表示车道保持精准性的评价指标；和分别表示衡量车道保持稳定性和精准性的权重； S24：对评分较高的个体进行选择、交叉；为防止陷入局部最优，还需要对少量个体进行变异，生成新的个体； S25：重复步骤S22—S24，直至满足车道保持性能要求或完成迭代次数； S3：构建神经网络MPC控制器，使步骤S1获得的车辆过弯安全车速与步骤S2确定的MPC控制器的时域参数根据弯道工况的改变进行自适应调整；所述神经网络模型为：输入为道路曲率半径和道路附着系数，输出为过弯安全车速、预测时域和控制时域的二输入三输出神经网络； S4：根据步骤S3训练后的神经网络，综合车辆纵向控制器和车辆横向控制器，实现控制弯道车道的保持。

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