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基于滚动时域强化学习的智能车辆侧向控制算法
滚动时域 强化学习 智能汽车 侧向控制
2023/12/20
针对智能车辆的高精度侧向控制问题,提出一种基于滚动时域强化学习(Receding horizon reinforcement learning,RHRL)的侧向控制方法.车辆的侧向控制量由前馈和反馈两部分构成,前馈控制量由参考路径的曲率以及动力学模型直接计算得出;而反馈控制量通过采用滚动时域强化学习算法求解最优跟踪控制问题得到。
中国科学院合肥物质科学研究院专利：一种智能车辆自动驾驶装置及控制方法
The 2018 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV'18) is a premier annual technical forum sponsored by the IEEE Intelligent Transportation Systems Society (ITSS). It brings together researchers and pra...
可变速智能车辆车道变换控制研究
可变速 车道变换 动态目标位置
2009/7/14
提出了一种能够兼顾横向控制和纵向控制的可变速自动换道控制方法。首先建立了可变速的车辆运动方程，并采用基于动态目标位置概念的控制机制，以模糊逻辑为控制策略，以T-S模糊模型为控制结构，以自适应神经网络为隶属度函数的参数调整手段，设计出一种兼顾智能车辆横向控制和纵向控制的运动控制器。仿真结果表明，提出的控制方法是可行的、有效的，并且较为理想地模拟实际交通环境中车辆换道的行为特性。