一种基于深度强化学习的轮胎力在线估计的方法

本发明具体公开了一种基于深度强化学习的轮胎力在线估计的方法，涉及车辆轮胎力估计技术领域。该方法包括：S1、设计MPC控制器，建立车辆二自由度动力学模型及车辆二自由度线性时变离散预测模型；S2、基于魔术轮胎计算公式设计轮胎模型；S3、规范观测空间和动作空间；S4、定义强化学习分阶段奖励函数、误差终止函数和车辆初始化函数；S5、基于状态空间和动作空间构建Actor‑Critic神经网络；S6、建立深度强化学习智能体更新迭代机制；S7、搭建联合深度强化学习模型并训练，验证轮胎力估计精度。本方法实现了根据车身状态信息自适应魔术轮胎参数从而估计轮胎力，提高轮胎力估计的准确性。