一种基于鲁棒强化学习的电动汽车编队协同控制方法

本发明公开了一种基于鲁棒强化学习的电动汽车编队协同控制方法，该方法首先建立车辆i的三阶纵向动力学模型，并选择控制目标。其次根据控制目标，构建鲁棒强化学习算法框架中的奖励函数、状态变量和控制变量。然后基于状态变量、控制变量以及奖励函数，构建对抗性样本，使用强化学习算法PPO作为智能体车辆的控制器，完成车辆编队协同控制。最后通过采用渐进式课程学习方法，在训练阶段逐步增大跟随车辆数量，逐步提升多车环境下车队编队的纵向协同控制能力。本发明提高算法对复杂环境下的鲁棒性能，提升在多车协同控制中的控制效果。