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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利基于数据驱动H∞模糊值迭代的轨迹跟踪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：CN121523061B 。

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：202610044703.7，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于数据驱动H∞模糊值迭代的轨迹跟踪控制方法是由何舒平;王广宇;田丰;任乘乘;兰天;王龙龙;程纬地设计研发完成，并于2026-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据驱动H∞模糊值迭代的轨迹跟踪控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及汽车线控转向系统控制技术领域，具体涉及一种基于数据驱动模糊值迭代的轨迹跟踪控制方法。针对线控转向SBW系统存在的非线性和不确定性，采用T‑S模糊技术构建SBW系统的局部线性模型。通过引入参考信号，构建模糊增广跟踪系统；其次推导基于Hamilton‑Jacobi‑Bellman方程的模糊折扣耦合代数Riccati方程；进而设计数据驱动的模糊跟踪值迭代VI算法，通过在线迭代解决系统的跟踪控制问题。该算法的突出特点在于完全消除对系统动力学信息的依赖，且无需初始稳定控制策略即可实现闭环轨迹跟踪控制。该方法可广泛应用于智能驾驶、自动驾驶转向控制等领域，特别适用于系统模型不确定且控制初始化困难的场景。

本发明授权基于数据驱动H∞模糊值迭代的轨迹跟踪控制方法在权利要求书中公布了：1.基于数据驱动模糊值迭代的轨迹跟踪控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：建立线控转向系统的动力学模型，并利用模糊技术构建局部线性模型，结合预设的参考信号构建模糊增广跟踪系统； 所述模糊增广跟踪系统包括扩充状态向量、以及第条模糊规则下的控制输入和干扰输入，以及系统对应的矩阵、和； 步骤S2：基于强化学习原理，构建用于评价系统性能的第条规则的模糊折扣性能函数和价值函数： ； ； 其中和是正定加权矩阵，且，，为局部输出矩阵，为常数；常数是折现因子，而是期望的扰动衰减水平； 步骤S3：推导模糊折扣微分黎卡提方程，并将其转化为模糊微分矩阵Riccati方程： ； 其中，为矩阵变量，为迭代索引，为正实数； 构建基于数据驱动的模糊跟踪值迭代算法，利用在线收集的数据求解模糊微分矩阵Riccati方程，获得最优控制策略； 所述模糊跟踪值迭代算法包括： 1数据收集；2策略评估；3策略改进； 步骤S4：通过李雅普诺夫函数验证闭环模糊增广跟踪系统的稳定性及算法收敛性； 步骤S5：将求解得到的最优控制策略应用于线控转向系统的电子控制单元，驱动转向电机执行轨迹跟踪。

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