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摘 要:本发明提供一种混合车队中基于强化学习控制策略的车辆控制方法,其包括:初始化混合车队,建立固定参考系和惯性参考系;建立惯性参考系中混合车辆纵向队列的模型;构造拉格朗日二次型队列跟驰代价函数,并得到Q值函数的表达式;对于由周围车辆对自身车辆影响所获得的信息,首先运用深度Q学习网络进行训练;然后运用DDPG算法进行参数的训练,若Q值函数和控制输入两个过程同时实现收敛,就完成对当下最优控制策略的求解;将最优控制策略输入混合车辆纵向队列的模型中,混合车队更新自身状态;循环往复,最终完成混合车队中车辆的控制任务。本发明系统解决了混合车队自主训练的问题。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202011012147.4 | 专利名称: | 混合车队中基于强化学习控制策略的车辆控制方法 |
申请日: | 2020-09-23 | 申请/专利权人 | 燕山大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 河北省秦皇岛市海港区河北大街西段438号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G05D1/02搜分类 人工智能 控制策略搜索 |
公开/公告日: | 2021-01-01 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN112162555A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |