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本发明提供了一种车辆状态跟踪方法、系统、计算机及可读存储介质,该方法包括:获取t时刻被控测试车辆的第一状态观测值、预定的位置目标以及损失函数,并初始化策略梯度模型M中的全部神经网络的参数;基于上述参数以及策略梯度模型M计算出被控测试车辆在t时刻的最优控制动作序列;获取被控测试车辆在t+1时刻所响应的第二状态观测值,将被控测试车辆获取到的经验值放入预设经验池中;分别对Actor当前网络、Critic当前网络、Actor目标网络以及Critic目标网络的权重参数θt,ωt,θ′t,ω′t进行更新;重复执行上述步骤,直至所述损失函数等于0或者达到预设最小值。通过上述方式能够在异步决策的前提下对车辆的状态进行跟踪,同时能够大幅减少计算所需的时间。