本发明公开了一种基于DDPG和迭代控制的自动驾驶车辆侧倾控制方法,在不同场景下的自动驾驶车辆行驶地图训练DDPG算法,自动驾驶车辆通过与不同场景下的地图环境交互,产生实时的车辆状态,确定车辆的动作行为;在进行动作训练时,对动作空间进行初始化,演员网络中的online策略网络产生状态空间信息,进行动作输出,并增加一个动作噪声来获取具有探索性的动作空间;基于LSTM历史记忆和道路规划属性,生成自动驾驶车辆状态预测的路径,采用DDPG算法实现自动驾驶车辆正常行驶工况下和极端行驶工况下路径轨迹的跟踪控制,并采用迭代控制方法实现自动驾驶车辆补偿控制。本发明避免了车辆在极端道路环境行驶条件下,强化学习算法的不稳定性问题的发生,提升了车辆的行驶安全性和鲁棒性。
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