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公开(公告)号：CN116088504A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211639317.0
申请日：2022-12-20
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供了一种基于深度强化学习的自动驾驶端对端纵向运动控制方法，基于马尔科夫决策过程建立的强化学习模型，在仿真环境实现模型训练。在云端完成训练后进行实车部署，车载域控制器实时地将感知信息作为输入，输出电机和制动器力矩的指令，实现了对智能网联电动汽车的端对端纵向运动控制。对于强化学习模型训练初始化，利用了分层控制策略的预训练结果，从而以模仿学习的方式使训练大大加速，结合对多个目标优化也使训练好的模型性能显著提高。在端对端控制失效时由车辆自身完成控制决策，并且在自动驾驶策略都失效后转由驾驶员接管，如此以冗余机制充分保证了控制稳定性与行驶安全性。
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