本發(fā)明涉及一種基于地圖數據的深度強化學習型混合動力汽車控制方法，屬于新能源汽車與智能網聯汽車的交叉領域。該方法包括：處理地圖數據，建立環(huán)境模型；預規(guī)劃目標速度軌跡；建立車身模型與混合動力系統(tǒng)模型，根據整車動力學對行駛過程進行受力分析并且確定混合動力系統(tǒng)功率平衡關系；車輛轉向控制影響分析；建立基于深度確定性策略梯度的混合動力汽車控制策略訓練模型，以整車的加速度與轉向角以及混合動力系統(tǒng)的發(fā)動機與變速器為控制對象，建立控制策略的狀態(tài)空間、動作空間以及獎勵函數，并且進行階梯式迭代訓練過程。本發(fā)明能實現混合動力汽車的智能網聯化自動駕駛。