基于横纵向联合控制的多目标优化车辆跟驰研究

分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2022-04-07 合作期刊: 《计算机应用研究》

李孟凡 秦文虎 云中华

摘要： 为解决车辆在拥堵环境中因车速波动较大所带来的跟驰平稳性较差，跟踪无效或不安全等问题，提出了基于车辆模型和深度强化学习的多目标优化跟驰方案。首先基于车辆横纵向动力学建立车辆跟驰模型，然后根据车间距误差、速度误差、横向偏差及相对偏航角等，利用深度确定性策略梯度算法得到跟驰车的加速度和转向角，以更平稳安全地控制跟驰车辆。经NGSIM公开驾驶数据集进行测试与验证，该方案可有效地提升跟驰车辆的稳定、舒适与安全性，对保证交通安全和提升道路通行能力具有重要意义。

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