一种车路协同环境下的自动驾驶纵向决策控制方法

摘要

本发明涉及一种车路协同环境下的自动驾驶纵向决策控制方法，包括：对原始路面高程数据按照不同路面等级分类，分析得到不同车速在不同等级路面上行驶时的烦恼率；基于动态规划方法，结合道路中车辆速度规划关键节点以及烦恼率数据，根据安全、舒适、高效的驾驶需求，确定出各节点的自动驾驶车辆速度；定义强化学习模型中与现实自动驾驶相对应的关键要素，参考实际路面情况以构建模型训练环境，建立基于DDPG结构的自动驾驶实时纵向加速度和垂向阻尼力控制模型，以实时输出得到自动驾驶车辆的纵向加速度和垂向阻尼力，从而控制自动驾驶车辆的行驶状态。与现有技术相比，本发明能够有效解决不平整路面造成的行驶舒适度降低、道路通行效率降低的问题。