一种基于强化学习的主动悬架控制方法

本发明提供了一种基于强化学习的主动悬架控制方法，属于主动悬架控制技术领域。该方法通过道路输入到悬架模型中，获取悬架系统的车身响应，将PPO算法与悬架系统通过On‑Policy训练得到的智能体部署到控制系统中，通过PSO‑PPO算法优化策略参数，生成最优策略网络，使用最优策略网络输出主动力，作为悬架系统的控制策略。本发明采用上述的一种基于强化学习的主动悬架控制方法，能够提高行驶时的舒适性，同时还能够提升行驶的安全性。