基于横纵向联合控制的多目标优化车辆跟驰研究

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.

关键词：车辆跟驰、横纵向联合控制、深度确定性策略梯度、NGSIM

所属期刊栏目：39

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏现代农业产业关键技术创新资助项目;江苏省重点研发计划资助项目

在线出版日期：2022-08-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：2409-2413