一种基于深度强化学习的车联网协同驾驶控制方法及系统

本发明公开了一种基于深度强化学习的车联网协同驾驶控制方法及系统，属于自动驾驶领域，所述方法包括：接收主车自身的状态数据以及通过车联网通信接收的至少一个邻车的状态数据，生成平滑的状态估计以及用于表征数据可信度的不确定性特征；将主车与邻车构建为动态车辆交互图；将动态车辆交互图输入至图注意力特征提取模型，以提取时空交互特征；将时空交互特征输入至深度强化学习策略网络，以生成初步的参考控制指令；构建一个二次规划问题，二次规划问题以最小化与参考控制指令的偏差为优化目标，并以满足控制障碍函数所衍生的安全约束为约束条件；求解二次规划问题，以获得最终控制指令。本发明能够在确保安全的前提下，实现高效、智能的协同驾驶。