[发明专利]智能巡航控制方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本发明实施例提供一种智能巡航控制方法、装置、电子设备和存储介质，其方法包括：确定自动控制车辆的当前状态信号；将所述自动控制车辆的当前状态信号输入至智能优化控制模型中，实现对所述自动控制车辆的智能巡航控制；其中，所述智能优化控制模型是基于所述自动控制车辆组建的车辆队列实时采集状态样本对马尔可夫决策过程模型进行神经网络参数训练得到的。本发明解决了目前基于网络化控制的巡航控制方法存在复杂交通环境的不可预测性和网络的不可靠性的问题。

技术领域

本发明涉及自动控制技术领域，尤其涉及一种智能巡航控制方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

巡航控制是一种先进的辅助驾驶方法，能够有效降低驾驶员负担，并提高道路交通效率、驾驶安全性以及燃油经济性。目前自适应巡航控制(ACC)、协同自适应巡航控制(CACC)和互联巡航控制(CCC)等基于网络化控制的巡航控制方法虽然受到广泛关注与应用，但仍存在诸多限制。如ACC方法结合了多种传感器技术感知道路交通信息，由于传感器的感知灵敏度较差且容易受到外界环境的干扰，导致ACC方法稳定性和安全性不足。CACC方法在ACC的基础上引入了车联网中的车对车(V2V)通信技术来促进车队内的车辆主动交换其运动状态信息，然而，CACC方法要求车队中的每辆车都配备ACC自动驾驶设备以辅助协同控制，并且其通信拓扑结构通常是固定不变的，当车队中有手动驾驶车辆或者道路状况发生改变时，将不可避免地导致CACC的性能和稳定性下降，这也限制了其在未来交通场景中的应用。为了实现更灵活的车辆队列设计、连接结构和通信拓扑结构，进一步提出的CCC允许受控车辆接收前方多辆汽车广播的状态信息，而无需为全部车辆配备传感器，在提高每辆车的信息感知和控制能力的同时，也无需统一设计整个队列。虽然CCC系统既不需要指定的头车，也不需要固定的通信结构，因此可以有选择的进行通信，允许模块化设计，可扩展性更好，然而在环境变化、受控车辆移动、网络节点的传输能力及链路质量的限制情况下，其拓扑结构、网络通信时延和期望状态等特性将是动态的、时变的，复杂交通环境的不可预测性和网络的不可靠性将对基于网络化控制的巡航控制方法带来严峻的挑战。

发明内容

本发明实施例提供一种智能巡航控制方法、装置、电子设备和存储介质，用以解决目前基于网络化控制的巡航控制方法存在上述的部分或全部的问题。

第一方面，本发明实施例提供一种智能巡航控制方法，包括：

确定自动控制车辆的当前状态信号；

将所述自动控制车辆的当前状态信号输入至智能优化控制模型中，实现对所述自动控制车辆的智能巡航控制；

其中，所述智能优化控制模型是基于所述自动控制车辆组建的车辆队列实时采集状态样本对马尔可夫决策过程模型进行神经网络参数训练得到的。

优选地，所述马尔可夫决策过程模型的构建过程包括以下步骤：

获取自动控制车辆组建的车辆队列的队列状态信息，并根据所述队列状态信息建立队列系统的动态方程；

根据所述队列系统的动态方程，以最小化状态误差和输入为目标函数构建二次型优化控制方程；

根据所述队列系统的动态方程和所述二次型优化控制方程构建网络化控制的马尔可夫决策过程模型。

优选地，所述获取自动控制车辆组建的车辆队列的队列状态信息，并根据所述队列状态信息建立队列系统的动态方程，包括以下步骤：

通过车对车通信获取车辆队列中各车的车距、车速及加速度信息；

根据所述车辆队列中各车的车距、车速及加速度信息，建立队列中各车的动态方程；

通过头车获取期望车速，基于预先设定的范围策略获得各车的期望车距，并根据所述头车的期望车速、各车的期望车距及各车的当前车速和车距，建立各车的状态误差方程；