基于深度强化学习算法的多车道场景集成式节能驾驶策略优化方法

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基于深度强化学习算法的多车道场景集成式节能驾驶策略优化方法
申请号:CN202410738317
申请日期:2024-06-07
公开号:CN118707849A
公开日期:2024-09-27
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种基于深度强化学习算法的多车道场景集成式节能驾驶策略优化方法,包括:以多车道直线高速公路为目标场景,利用不同算法分别控制主车和周围车辆的横纵向运动,建立运动学模型,并输入训练场景相关参数;从状态空间、动作空间和奖励函数三个方面,基于SAC算法设计轨迹规划与能量管理集成式节能驾驶策略;确定对协同优化性能影响最大的权重系数的合适取值,对设计策略的最优性和适应性进行检验。与现有技术相比,本发明中基于SAC算法的节能驾驶策略在与不同算法的最优性对比试验中展现了最优的性能,不仅比在线策略型深度强化学习算法更优,与同为离线型算法的DDPG和TD3相比,其综合性能也更强。
技术关键词
节能驾驶策略 深度强化学习算法 SAC算法 能量管理策略 多车道场景 车辆 燃料电池混合动力 动力电池健康状态 燃料电池系统 主车动力系统 动力电池组 轨迹 训练场景
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