一种数据机理混合增强的无人履带车辆安全决策自学习与控制方法

AITNT
正文
推荐专利
一种数据机理混合增强的无人履带车辆安全决策自学习与控制方法
申请号:CN202511280205
申请日期:2025-09-09
公开号:CN120802641B
公开日期:2025-11-14
类型:发明专利
摘要
本发明涉及无人履带车辆决策与控制技术领域,具体为一种数据机理混合增强的无人履带车辆安全决策自学习与控制方法。本发明利用模型预测控制构建了机理驱动的履带车运动控制多约束优化机制,实现了安全的轨迹跟踪能力;提出了一种数据机理混合增强的无人履带车辆决策自学习与控制方法,方法考虑了强化学习强大的自学习能力和模型预测控制的约束处理优势,分别利用二者进行决策和轨迹跟踪,实现了安全的自学习能力;考虑了轨迹跟踪对车辆运动的基础安全性作用,构建了轨迹跟踪能力边界约束的自学习决策机制,实现了整个系统性能的最优化。
技术关键词
决策 履带车辆 指令 运动 轨迹 网络 收集训练数据 坐标系 约束模型预测控制 双曲正切函数 电机控制器 学习算法 策略 车身 变量 障碍物 参数 滑动摩擦系数
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种在线更新EEPROM芯片的电路拓扑及方法
主控芯片 高速数据通道 开关 在线 参数
2
基于多AI大模型协同的道路施工区危险车辆预警方法及相关设备
车辆预警方法 道路施工区 监测无人机 车辆所处车道 轨迹特征
3
训练数据生成方法、装置、设备、介质及产品
页面组件 板块 训练数据生成方法 计算机执行指令 布局
4
一种基于Agent的模型量化方法及系统
预训练模型 Agent模型 量化器 文本生成模型 深度残差网络
5
人工智能训练平台启用方法、计算机设备及存储介质
人工智能训练平台 服务器集群 服务器节点 键值存储系统 启用方法
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号