基于横纵向联合控制的多目标优化车辆跟驰研究
Multi-objective optimal car-following model with lateral and longitudinal control
东南大学 仪器科学与工程学院, 南京 210096
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。
基金项目
江苏现代农业产业关键技术创新资助项目(CX(20)2013)
江苏省重点研发计划资助项目(BE2019311)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.12.0687
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第8期
所属栏目: 系统应用开发
出版页码: 2409-2413
文章编号: 1001-3695(2022)08-028-2409-05
发布历史
[2022-03-15] 优先出版
[2022-08-05] 印刷出版
引用本文
李孟凡, 秦文虎, 云中华. 基于横纵向联合控制的多目标优化车辆跟驰研究 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (8): 2409-2413. (Li Mengfan, Qin Wenhu, Yun Zhonghua. Multi-objective optimal car-following model with lateral and longitudinal control [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (8): 2409-2413. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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