江苏大学学报(自然科学版)

作者：姜顺明,吴朋朋

单位：江苏大学 汽车与交通工程学院， 江苏 镇江 212013

关键词：自适应巡航控制, 驾驶风格, 强化学习, 多模式, K-means算法

基金：&nbsp;国家自然科学基金资助项目（51575239）<br />\r\n<div>\r\n\t<br />\r\n</div>

&nbsp;针对自适应巡航控制对于不同驾驶风格驾驶员的适应性问题，提出了一种个性化多模式自适应巡航控制.首先，基于NGSIM（next generation simulation）数据库，利用K-means算法对跟车数据进行聚类分析，将驾驶员的驾驶风格分为激进型、一般型和保守型，并构建了相应的跟车距离模型.基于深度确定性策略梯度算法，对自适应巡航控制各个性能指标进行模块化设计，将个性化跟车距离模型融入对应3种驾驶风格的工作模式.其次，基于最大熵逆向强化学习设计了奖励函数中的个性化性能权重.最后，为了验证多模式自适应巡航控制的有效性，在Simulink/Carsim联合仿真环境中搭建和运行该系统，并将结果与3种驾驶风格驾驶员实车样本进行对比分析.结果显示：3种工作模式的自适应巡航控制下跟车性能均良好，且车间距和车速都接近3种驾驶风格驾驶员的实车样本，符合不同驾驶风格驾驶员的驾驶习性，满足了个性化驾驶需求.

来源：2025年第4期

《江苏大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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