一种Q学习混合RBF神经网络的轮胎侧偏角计算方法、存储介质、设备及计算机程序产品

本发明公开了一种Q学习混合RBF神经网络的轮胎侧偏角计算方法、存储介质、设备及计算机程序产品，包括：收集不同转向工况下车辆动态参数、轮胎参数以及轮胎侧偏角，通过Dugoff轮胎逆模型获取轮胎侧偏角的第一分量；构建RBF神经网络，将收集的所有车辆动态参数和轮胎参数作为RBF神经网络的输入，通过强化学习算法训练RBF神经网络；将Q值最大的状态作为RBF神经网络的最优参数，并计算出最优参数下RBF神经网络的权重矩阵；实时采集车辆行驶过程中车辆动态参数，计算轮胎侧偏角的第一分量，并通过最优RBF神经网络预测出轮胎侧偏角的第二分量，将轮胎侧偏角的第一分量与轮胎侧偏角的第二分量之和作为轮胎侧偏角。