摘要：針對自適應巡航控制系統在控制主車跟馳行駛中受前車運動狀態的不確定性影響問題,在分析車輛運動特點的基礎上.提出一種能夠考慮前車運動隨機性的跟馳控制策略。搭建駕駛人實車駕駛數據采集平臺,招募駕駛人進行實車跟馳道路試驗.建立駕駛人真實駕駛數據庫。假設車輛未來時刻的加速度決策主要受前方目標車輛運動影響.建立基于雙前車跟馳結構的主車縱向控制架構。將駕駛數據庫中的駕駛數據分別視作前車和前前車運動變化歷程,利用高斯過程算法建立了前車縱向加速度變化隨機過程模型.實現對前方目標車運動狀態分布的概率性建模。將車輛跟馳問題構建為一定獎勵函數下的馬爾可夫決策過程,引入深度強化學習研究主車跟馳控制問題。利用近端策略優化算法建立車輛跟馳控制策略.通過與前車運動隨機過程模型進行交互式迭代學習,得到具有運動不確定性跟馳環境下的主車縱向控制策略,實現對車輛縱向控制的最優決策。最后基于真實駕駛數據,對控制策略進行測試。研究結果表明:該策略建立了車輛縱向控制與主車和雙前車狀態之間的映射關系,在迭代學習過程中對前車運動的隨機性進行考慮,跟馳控制中不需要對前車運動進行額外的概率預測,能夠以較低的計算量實現主車穩定跟隨前車行駛。