-
公开(公告)号：CN119668112A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411813870.0
申请日：2024-12-11
Applicant: 吉林大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明属于汽车控制技术领域，公开了一种基于深度强化学习算法的车辆编队规划控制方法，包括如下步骤：S1.构建考虑了车辆道路坡度影响的油耗模型，并根据所述油耗模型计算车辆的瞬时燃油消耗量和期望速度；S2.将3‑DOF车辆动力学模型与车道保持模型相结合，建立车辆队列模型；S3.依据所述车辆队列模型为每一辆跟随车辆设计局部预测控制器；S4.构建深度强化学习算法迭代过程中的约束条件以及以车辆的瞬时燃油消耗量和期望速度为参数的奖励函数；S5.利用深度强化学习算法求解所述局部预测控制器的最优控制策略，并通过所述局部预测控制器将最优控制策略作用于目标跟随车辆。综上，使得本发明更加符合车辆系统非线性、多变量、强耦合的特性。
Search Results
1
records
(took 0.039 seconds)
筛选
AND
AND
过滤
NOT
NOT
Scan to Join
