摘要
本发明公开了一种车辆制动控制方法、电子设备及车辆。所述方法包括:获取车辆的侧滑角、实际横摆角速度、实际纵向车速;根据预先建立的二自由度车辆模型,计算参考横摆角速度以及参考纵向车速;根据所述侧滑角、所述实际横摆角速度、所述实际纵向车速、所述参考横摆角速度、所述参考纵向车速确定制动系统的全状态量;将所述全状态量输入预先训练的制动控制模型,得到所述制动控制模型输出的制动扭矩;根据所述制动扭矩对所述车辆进行制动控制。本发明通过深度学习的手段将制动系统全状态量作为EMB模型的输入,基于S‑DDPG优化策略,根据学习网络的奖励值优化控制,实现理想的制动控制性能指标并降低实际系统安全风险。
技术关键词
横摆角速度
车辆制动控制方法
网络
制动系统
样本
分类器
车辆模型
电子设备
车身加速度
节点
强化学习模型
标签
特征提取器
梯度下降法
聚类
参数
数据
处理器
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反演模型
变量
反演方法
监督学习模型
土壤温度预测
状态识别模型训练方法
状态识别方法
可穿戴设备
状态识别系统
终端设备
模型训练方法
训练样本集
数据处理方法
训练自然语言模型
大语言模型
决策支持系统
异常流量
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网络流量数据
信息熵
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时间卷积网络
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