基于深度强化学习的协同式自适应巡航控制

• 作者: 华国栋 朱宁 梁军 王文飒 陈小波 陈龙
• 来源期刊: 交通信息与安全
• 学科: 交通运输
• 关键词: 智能驾驶 自动控制 协同式自适应巡航控制 深度强化学习 深度确定性策略梯度
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 交通信息工程与控制
• 页码范围: 93-100
• 页数: 8页
• 分类号: U471.1
• 字数: 6969字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.03.012

摘要

针对传统的协同式自适应巡航控制的算法响应慢、无法快速准确地对突发危险路况做出反应的问题,设计了基于深度强化学习的协同式自适应巡航控制框架,提出了双经验池和优化评价的深度确定性策略梯度算法.在传统算法基础上新建了2个包含车辆状态信息的经验池(优先价值经验池和撒普列经验池),训练数据样本分别从2个经验池按比例选取;critic评价模块采用多维向量对输出的踏板开度策略精确评价.结果表明,该算法在正常行驶工况和突发危险工况下:平均跟车间距误差分别下降1.8 m和1.5 m,跟车调节时间分别降低30％和25％,可以提升控制的准确性和系统紧急反应能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈龙	江苏大学汽车工程研究院	368	3236	25.0	34.0
2	陈小波	江苏大学汽车工程研究院	20	65	5.0	7.0
3	华国栋		2	2	1.0	1.0
4	王文飒	江苏大学汽车工程研究院	2	2	1.0	1.0