汽车纵向自动驾驶的因果推理型决策

针对汽车纵向自动驾驶决策过程的因果关联问题,建立了车辆跟驰行为的马尔可夫决策过程模型,利用真实驾驶员驾驶模拟器实验数据与驾驶风险原则确定了模型中的状态集和动作集,并根据车辆的行驶状态设计了相应的回报函数,进而基于增强Q学习算法对该模型进行求解,提出了以上决策过程的因果推理机制。最终,通过在随机工况下的仿真测试,验证了该方法的可行性与有效性。