发明专利已授权

基于深度强化学习的履带式车辆自适应地形轨迹跟踪方法、装置、设备和介质

📄 申请号：CN202411804222.9 📄 发布日：2026/05/07

著录项目信息

申请日

2024-12-10

公开号

CN119270883B

公开日

2025-02-11

申请人

华侨大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G05D1_43

IPC 分类号

G05D1_43 , G05D1_633 , G05D1_644 , G05D1_648 , G05D105_15 ,

技术画像

所属领域

履带式车辆深度强化学习轨迹跟踪控制自适应控制履带式车辆

应用场景

无人驾驶, 越野行驶, 工程机械, 农业机械, 特种车辆

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摘要

基于深度强化学习的履带式车辆自适应地形轨迹跟踪方法、装置、设备和介质，涉及轨迹跟踪技术领域。这种轨迹跟踪方法首先构建了动作空间和状态空间，并设计了综合考虑位置误差、航向偏差和速度偏差的奖励函数。接着，建立了训练和目标Actor‑Critic网络，用于生成动作策略和评估状态‑动作对的价值。通过让车辆与环境交互获取经验样本，并据此更新训练网络和目标网络，不断优化控制策略。这一迭代过程持续进行，直至满足收敛标准或达到预定的训练次数，最终得到最优的Actor网络。最后，利用最优Actor网络控制车辆沿预定轨迹行驶，实现了高效且稳定的轨迹跟踪。该方法显著增强了履带式车辆在多变地形中的适应性和鲁棒性，提升车辆在复杂地形条件下的轨迹跟踪性能。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种车用碳化硅控制器电磁噪声预测控制方法

当前第 / 件

一种三蝶烯改性β-酮烯胺共价有机框架、其制备方法及其用途

同领域国内专利 · IPC: (G05D1_43)

G05D1_00 G05D1_02 G05D1_06 G05D1_08 G05D1_10 G05D1_12 G05D1_43 G05D1_46 G05D1_485 G05D1_49 G05D1_495 G05D1_633 G05D1_644 G05D1_654 G05D1_69 G05D1_695 G05D11_13 G05D13_62 G05D15_01 G05D16_00 G05D16_02 G05D16_04 G05D16_14 G05D16_20 G05D17_00 G05D17_02 G05D19_02 覆盖27个领域

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