基于深度强化学习的车辆多目标协同巡航决策控制系统设计

• 作者: 宋倩 罗富贵 蓝俊欢
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 深度强化学习 车辆多目标 协同巡航 决策控制 轨迹跟踪器 多目标解耦 协同参数 量化分析
• 年，卷（期）: 2024,（10）
• 所属期刊栏目: 控制技术
• 页码范围: 109-115
• 页数: 7页
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2023.10.018

摘要

为提升车辆巡航避障能力，实现对运动目标的精准决策，设计基于深度强化学习的车辆多目标协同巡航决策控制系统；利用主控制电路输出的电量信号，调节ACC控制器、MPC轨迹跟踪器、双闭环控制器的实时连接状态，再借助多目标解耦模块，确定目标车辆所处巡航位置，完成巡航决策控制系统的主要应用结构设计；建立深度强化学习模型，根据车辆目标数据集定义条件，求解协同参数实际取值范围，实现对车辆巡航位姿的估计；确定坐标转换原则，通过分析多目标量化结果的方式，实现对巡航决策轨迹的按需规划，再联合相关应用设备，完成基于深度强化学习的车辆多目标协同巡航决策控制系统的设计；实验结果表明，深度强化学习机制作用下，车辆在横、纵及全方位巡航方向上的避障准确度都达到了100%,符合车辆多目标协同巡航决策的实际需求。