发明专利已授权

基于多维奖励Q学习的模型预测加权因子动态调整方法

📄 申请号：CN202210846015.4 📄 发布日：2026/05/07

著录项目信息

申请日

2022-07-19

公开号

CN115167134B

公开日

2024-10-25

申请人

燕山大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G05B13_04

IPC 分类号

G05B13_04

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法强化学习模型预测控制

应用场景

工业自动化, 智能制造, 过程控制, 机器人控制, 智能控制系统

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摘要

本发明涉及一种基于多维奖励Q学习的模型预测加权因子动态调整方法，属于自动驾驶车辆轨迹跟踪控制领域。解决了采用模型预测控制原理设计轨迹跟踪控制器时对加权因子的选取不当会降低自动驾驶车辆轨迹跟踪稳定性和精确性以及行驶安全性的问题。本发明通过强化学习中Q学习方法，训练了加权因子最优调整策略，可实时动态调整模型预测轨迹跟踪控制器的加权因子，从而实时优化自动驾驶车辆的轨迹跟踪性能，以减少在每个采样时刻下车辆实际位置与预期轨迹之间的误差，提高自动驾驶车辆的轨迹跟踪精度和行驶稳定性、舒适性。

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

基于拓扑优化的宏微多级协同点阵结构的优化方法

当前第 / 件

用于板状试样的防失稳夹具

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