摘要
本发明公开了一种智能网联汽车多车道轨迹优化方法,包括:步骤一、基于多车道时空位置关系建立智能网联汽车状态与约束条件;步骤二、基于通行效率和燃油经济性构建时空轨迹复合优化模型,并通过庞特里亚金极大值算法进行求解;步骤三、设定多车道的协同换道规则,并基于强化学习Q‑learning算法获取多车道环境下智能网联汽车的最优时空轨迹。结合多车道时空位置关系定义智能网联汽车状态与约束,综合考虑通行经济效率与燃油经济性构建时空轨迹复合优化模型并进行求解,设定协同换道规则,获取最优的换道策略,在保证车辆安全的同时,有效缩短车辆在路上等待的时间,提升了交叉路口通行效率并改善环保经济性。
技术关键词
轨迹优化方法
车道
智能网联汽车系统
路段
车辆横向加速度
车辆系统状态
表达式
燃油
交通流信息
强化学习算法
策略
红灯
交叉口
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路径规划方法
虚拟现实场景
Dijkstra算法
特色
节点数
碰撞预测方法
非参数检验方法
时域特征
频域特征
方向盘
多源异构数据融合
态势预测方法
交通拥堵程度
突发事件数据
车道占用率