自动驾驶卡车的自适应控制方法及系统

本发明提供了一种自动驾驶卡车的自适应控制方法及系统，该方法包括：通过对车载传感器网络采集的多维度数据进行滤波和结构化处理，生成包含车辆状态参数和环境信息的标准化数据包。根据标准化数据包，检索深度学习神经网络模型库，选择当前适用的基础模型，并对其参数进行动态调整，生成优化后的自适应控制模型。将标准化数据包输入自适应控制模型运算，生成候选控制指令，并通过快速仿真和多目标优化计算生成最优控制策略。最终，最优控制策略由车辆控制器执行，并实时监测车辆响应，基于偏差自适应调整控制器参数。本发明实现了控制模型的动态适应性和策略优化，提升了自动驾驶卡车在多变环境中的安全性和效率。