本发明公开了一种基于深度强化学习优先提取的汽车纵向多态控制方法,其步骤包括：1定义汽车行驶的状态参数集s和控制参数集a；2初始化深度强化学习参数,并构建深度神经网络；3定义深度强化学习奖励函数以及优先提取规则；4训练深度神经网络并得到最优网络模型；5获得汽车t时刻状态参数s-t并输入最优网络模型从而得到输出a-t并予汽车执行。本发明通过结合优先级提取算法以及深度强化学习的控制方法来完成汽车在纵向的多态行驶,从而使汽车在行驶过程中安全性更高,并减少交通事故的发生。
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