摘要：針對(duì)自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)在控制主車(chē)跟馳行駛中受前車(chē)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的不確定性影響問(wèn)題,在分析車(chē)輛運(yùn)動(dòng)特點(diǎn)的基礎(chǔ)上.提出一種能夠考慮前車(chē)運(yùn)動(dòng)隨機(jī)性的跟馳控制策略。搭建駕駛?cè)藢?shí)車(chē)駕駛數(shù)據(jù)采集平臺(tái),招募駕駛?cè)诉M(jìn)行實(shí)車(chē)跟馳道路試驗(yàn).建立駕駛?cè)苏鎸?shí)駕駛數(shù)據(jù)庫(kù)。假設(shè)車(chē)輛未來(lái)時(shí)刻的加速度決策主要受前方目標(biāo)車(chē)輛運(yùn)動(dòng)影響.建立基于雙前車(chē)跟馳結(jié)構(gòu)的主車(chē)縱向控制架構(gòu)。將駕駛數(shù)據(jù)庫(kù)中的駕駛數(shù)據(jù)分別視作前車(chē)和前前車(chē)運(yùn)動(dòng)變化歷程,利用高斯過(guò)程算法建立了前車(chē)縱向加速度變化隨機(jī)過(guò)程模型.實(shí)現(xiàn)對(duì)前方目標(biāo)車(chē)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)分布的概率性建模。將車(chē)輛跟馳問(wèn)題構(gòu)建為一定獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)下的馬爾可夫決策過(guò)程,引入深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)研究主車(chē)跟馳控制問(wèn)題。利用近端策略?xún)?yōu)化算法建立車(chē)輛跟馳控制策略.通過(guò)與前車(chē)運(yùn)動(dòng)隨機(jī)過(guò)程模型進(jìn)行交互式迭代學(xué)習(xí),得到具有運(yùn)動(dòng)不確定性跟馳環(huán)境下的主車(chē)縱向控制策略,實(shí)現(xiàn)對(duì)車(chē)輛縱向控制的最優(yōu)決策。最后基于真實(shí)駕駛數(shù)據(jù),對(duì)控制策略進(jìn)行測(cè)試。研究結(jié)果表明:該策略建立了車(chē)輛縱向控制與主車(chē)和雙前車(chē)狀態(tài)之間的映射關(guān)系,在迭代學(xué)習(xí)過(guò)程中對(duì)前車(chē)運(yùn)動(dòng)的隨機(jī)性進(jìn)行考慮,跟馳控制中不需要對(duì)前車(chē)運(yùn)動(dòng)進(jìn)行額外的概率預(yù)測(cè),能夠以較低的計(jì)算量實(shí)現(xiàn)主車(chē)穩(wěn)定跟隨前車(chē)行駛。