一种改进强化学习自适应融合的智能车辆路径控制方法

本发明公开了一种改进强化学习自适应融合的智能车辆路径控制方法，包括如下步骤：1、建立用于智能车辆的协同转向模型，通过快速收敛的自然对数滑模控制与非线性模型预测控制实现协同控制；2、引入注意力机制，利用路径误差信息和曲率作为状态输入，设计改进的基于近端策略优化强化学习的控制策略，3、利用物理信息优化目标函数，快速获得近端策略优化的最优解；4、根据改进近端策略优化控制方案与协调控制器控制量获得智能车辆当前时刻控制量，控制智能车辆行驶。该方法通过综合自然对数与非线性模型预测控制，提高路径追踪精度并增强智能车辆在动态场景中的适应能力，减小跟踪误差的影响，提高强化学习的收敛速度，提升智能车辆跟踪的实时性和稳定性。