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本发明公开了一种降低长柔性液压机械臂振动的轨迹规划方法，其方法主要包括：利用五次多项式生成长柔性液压机械臂点到点运动状态下的参考轨迹，结合机械臂运动状态的约束，求解各连杆的关节角度θit；建立长柔性液压机械臂系统的动力学模型，基于动力学模型获取表征振动的等效激振力矩τf，将关节角度与等效激振力矩相结合，得到由模态坐标Q表征振动的目标函数Fit；将参考轨迹等间隔选取9个轨迹特征点，通过遗传算法对特征点进行优化，得到目标函数最小的轨迹特征点；采用五次多项式对优化后的特征点拟合生成振动最优的轨迹；本发明提出的振动最优轨迹策略可以减少由于长柔性臂架导致的剧烈振动。

本发明涉及一种基于强化学习的自动驾驶车辆转向与悬架协同控制方法，具体包括如下步骤：1、建立车辆转向系统与悬架系统的动力学模型，通过控制转向角与悬架作用力获取横向与垂向的车辆运动状态；2、构建车辆转向系统与悬架系统的控制动作与奖励函数，形成车辆转向与悬架协同控制的强化学习探索策略；3、构建转向系统和悬架系统的智能体；4、构建强化学习环境，通过多智能体的强化学习方法实现转向系统和悬架系统的协同控制。本发明综合考虑垂向与横向的不同平面环境与不同学习任务，降低数据输入维度，兼顾了不同工况的最优运动控制策略，在保障准确路径跟踪的前提下，通过协同转向系统与悬架系统控制改善了横向侧倾稳定性及垂向平顺舒适性。