一种基于有模型强化学习的自动驾驶车辆纵向决策方法

本发明公开了一种基于有模型强化学习的自动驾驶车辆纵向决策方法，属于自动驾驶决策规划技术领域。该方法包括以下步骤：建立车辆能耗模型；构建全车垂向动力学模型；基于车辆间通信技术，获取并分析前车的行驶数据，确定跟车最小安全距离；基于有模型强化学习方法，利用贪婪动作对车辆能耗及纵向动力学模型进行更新，通过反复训练使模型达到最优结果。本发明采用上述的一种基于有模型强化学习的自动驾驶车辆纵向决策方法，通过智能速度规划技术，有效平衡节能和舒适性，通过生态驾驶控制策略，降低了汽车能耗，提高了乘坐舒适性，实现了更加高效、安全和愉悦的驾驶体验。