基于场地先验信息的自动驾驶汽车安全自学习优化方法

本发明提出了一种基于场地先验信息的自动驾驶汽车安全自学习优化方法，包括步骤：根据场地几何模型生成最小曲率先验轨迹及其对应的目标速度和参考航向；构建由横摆角速度稳定边界和质心侧偏角稳定边界围成的动力学稳定域，并将其表达为控制屏障函数约束形式；将环境特征、车辆特征与场地先验轨迹映射至占据栅格地图，并拼接构成综合状态空间，以纵向控制量和横向控制量构建二维动作空间；设计多维度奖励函数，并采用分阶段训练策略；将当前状态输入训练好的模型，输出纵横向解耦控制指令，引导车辆沿最小曲率先验轨迹行驶。本发明通过场地先验信息引导与动力学稳定约束的深度融合，在保证轨迹安全性的前提下，实现了车辆行驶性能的优化。