本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度集成網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)卡爾曼濾波的路面附著系數(shù)估計(jì)方法，本發(fā)明基于常規(guī)車載傳感器信號(hào)，無(wú)需借助視覺(jué)圖像信息，避免了因高速行駛時(shí)圖像質(zhì)量較差導(dǎo)致的估測(cè)失準(zhǔn)，且降低了對(duì)算法性能的要求，便于了方案的實(shí)施與應(yīng)用。本發(fā)明的方法兼具了深度預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)和卡爾曼觀測(cè)器的優(yōu)點(diǎn)，是一種準(zhǔn)確性較高且泛化性較好的路面附著系數(shù)預(yù)測(cè)方法，可有效提升路面附著系數(shù)估計(jì)的準(zhǔn)確性，為極限工況行駛車輛提供了更加準(zhǔn)確的控制依據(jù)。引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論對(duì)深度網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化，避免了因訓(xùn)練誤差導(dǎo)致的路面附著系數(shù)估計(jì)值溢出正常值的情況。