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基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的車輛跟馳控制

作者:朱冰; 蔣淵德; 趙健; 陳虹; 鄧偉文 吉林大學(xué)汽車仿真與控制國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室; 吉林長春130025; 北京航空航天大學(xué)交通科學(xué)與工程學(xué)院; 北京100083

摘要:針對自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)在控制主車跟馳行駛中受前車運(yùn)動狀態(tài)的不確定性影響問題,在分析車輛運(yùn)動特點(diǎn)的基礎(chǔ)上.提出一種能夠考慮前車運(yùn)動隨機(jī)性的跟馳控制策略。搭建駕駛?cè)藢?shí)車駕駛數(shù)據(jù)采集平臺,招募駕駛?cè)诉M(jìn)行實(shí)車跟馳道路試驗(yàn).建立駕駛?cè)苏鎸?shí)駕駛數(shù)據(jù)庫。假設(shè)車輛未來時刻的加速度決策主要受前方目標(biāo)車輛運(yùn)動影響.建立基于雙前車跟馳結(jié)構(gòu)的主車縱向控制架構(gòu)。將駕駛數(shù)據(jù)庫中的駕駛數(shù)據(jù)分別視作前車和前前車運(yùn)動變化歷程,利用高斯過程算法建立了前車縱向加速度變化隨機(jī)過程模型.實(shí)現(xiàn)對前方目標(biāo)車運(yùn)動狀態(tài)分布的概率性建模。將車輛跟馳問題構(gòu)建為一定獎勵函數(shù)下的馬爾可夫決策過程,引入深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)研究主車跟馳控制問題。利用近端策略優(yōu)化算法建立車輛跟馳控制策略.通過與前車運(yùn)動隨機(jī)過程模型進(jìn)行交互式迭代學(xué)習(xí),得到具有運(yùn)動不確定性跟馳環(huán)境下的主車縱向控制策略,實(shí)現(xiàn)對車輛縱向控制的最優(yōu)決策。最后基于真實(shí)駕駛數(shù)據(jù),對控制策略進(jìn)行測試。研究結(jié)果表明:該策略建立了車輛縱向控制與主車和雙前車狀態(tài)之間的映射關(guān)系,在迭代學(xué)習(xí)過程中對前車運(yùn)動的隨機(jī)性進(jìn)行考慮,跟馳控制中不需要對前車運(yùn)動進(jìn)行額外的概率預(yù)測,能夠以較低的計(jì)算量實(shí)現(xiàn)主車穩(wěn)定跟隨前車行駛。

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