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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于车轮动力学的轮式水陆两栖车姿态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：CN117519272B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202311674935.3，技术领域涉及：G05D1/49；该发明授权一种基于车轮动力学的轮式水陆两栖车姿态控制方法是由黄彪;李泽阳;陈泰然;龙金成;关义童设计研发完成，并于2023-12-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于车轮动力学的轮式水陆两栖车姿态控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开的一种基于车轮动力学的轮式水陆两栖车姿态控制方法，属于水陆两栖车辆技术领域。本发明针对轮式两栖车辆的姿态控制问题，在车辆的动力学模型中考虑内部车轮升阻力特性和外部波浪干扰对车身姿态的影响，提高控制精度、速度和鲁棒性。本发明通过融合动力学模型和深度确定性策略梯度方法，采用动力学参数能够实时计算出车轮升阻力力学特性、车身速度；采用深度确定性策略梯度方法能够在较短时间通过输出车轮转速，改变车身姿态至可控的范围，使车身在高速情况下保持稳定的航行姿态。本发明在仿真环境中引入车轮动力学模型作为外部输入，通过给予两栖车智能体的奖励和惩罚刺激，能够在多变环境输入情况下输出不同转速控制策略。

本发明授权一种基于车轮动力学的轮式水陆两栖车姿态控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于车轮动力学的轮式水陆两栖车姿态控制方法，其特征在于：包括如下步骤， S1、构建轮式驱动的水陆两栖车水面运动仿真环境，其中轮式水陆两栖无人车六自由度操纵耐波全耦合环境动力学模型，同时考虑车轮动力学和外部波浪环境的干扰，表示为： 式中，为车体质量；,，分别为绕x，y，z轴的惯性矩；下标H为车体力，与车身结构有关；下标P为桨式轮力，由桨式轮敞水试验数据确定；1W，2W分别表示一阶波浪力及二阶波浪漂移力，由无限水深条件下基于线性理论假设计算得到，与环境因素有关；X，Y，Z分别为车身的纵荡、横荡、垂荡力；K，M，N分别为车身的横摇、纵摇和艏摇力矩；u，v，w，,,分别为车身三个方向的线速度和线加速度；p，q，r,,,分别为三个方向的欧拉角和欧拉角加速度； S2、构建两栖车智能体，包括研究对象、初始状态、系统输入、系统输出和结束条件，建立运动控制器策略，确定采样时间，仿真时间和奖励信息函数； S2明确两栖车的控制策略和方法，其中具体步骤如下，包括S2-1到S2-10； S2-1、确定研究对象为考虑车轮作用力的水陆两栖无人车； S2-2、确定车辆的初始状态，包括车轮浸水深度、车轮转速、位置和航行速度； S2-3、系统输入信息为四个车轮的浸水深度； S2-4、系统输出信息为四个车轮的转速； S2-5、运动控制器策略为，保证水陆两栖无人车在车身高度范围-h,h内尽可能稳定和快速的航行； S2-6、结束条件为车辆仿真时间结束或到达指定位置； S2-7、确定策略与环境交互时间步长的长度，即采样时间； S2-8、确定最大仿真时间； S2-9、结束条件为车辆仿真时间结束或到达指定位置； S2-10、为在策略与环境的每一次时间步长中确定奖励值，以每个时间步长为单位，分给机器人奖励信息函数 S3、利用DDPG算法构建Critic目标网络和Actor目标网络，在S1的仿真环境中进行多轮训练并更新智能体； S4、测试训练结果的控制指标数据，若控制指标未收敛，则返回S3重新训练；若控制指标收敛，将最终的智能体进行封装，实现根据状态信息的输入选择最优控制量输出； S4将选择满足运动控制器策略，根据两栖车的状态信息选择最优输出量，其中具体步骤如下，包括S4-1和S4-2： S4-1、在S1的仿真环境中，使用训练结果的控制指标数据进行测试，得到车身在预设的航迹信息的垂向位置指标； S4-2、判断控制指标是否收敛在车身高度范围-h,h内，若指标未收敛，将返回S3重新训练；若指标成功收敛，保存目标网络； S5、在户外真实环境中，测试并部署轮式两栖车控制智能体，通过训练好的智能体，对轮式两栖车主动反馈控制，实现两栖车在模型误差、环境干扰、观测误差不确定性的干扰下快速进入高速稳定的航行状态； S5将S4得到的控制策略进行部署，其中具体步骤如下，包括S5-1到S5-3： S5-1、通过车身IMU惯性测量单元实时采集车轮浸水深度数据H，通过电机采集车轮转速信号N，通过北斗定位信息采集位置信息P，通过速度传感器采集车速信息V； S5-2、通过海洋表层方向波、表层流的测波设备，获取定向海浪图谱和表面海流海浪信息，进一步获得一阶波浪力及二阶波浪漂移力； S5-3、将t时刻系统状态量输入到车身控制器中，得到下一时刻系统四个车轮的转速最优控制信息S，对轮式两栖车主动反馈控制，实现两栖车在模型误差、环境干扰、观测误差不确定性的干扰下快速进入高速稳定的航行状态。

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