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研究论文

基于双延迟确定性策略梯度的协同排纵向控制策略

出版:2024年3月5日出版历史

摘要

摘要。为了实现连续精确的车辆排控制,提出了一种基于双延迟深度确定性策略梯度(TD3)的纵向控制策略。首先,考虑采用的间距策略、通信拓扑和车辆动力学模型来完成环境构建。其次,结合排中的状态信息,创建车辆排的马尔可夫决策过程,以及算法状态空间、动作空间和奖励函数。然后,完成了基于PreScan构建的协同仿真环境的仿真验证。最后,所提出的基于深度强化学习的控制策略的结果表明,它能够很好地实现排控制目标。

工具书类

  1. K.C.Dey,L.Yan,X.Wang,《协作自适应巡航控制(CACC)的通信、驾驶员特征和控制方面综述》,IEEE智能交通系统汇刊,第17卷,第2期,491-509页,2016年。谷歌学者谷歌学者数字图书馆数字图书馆
  2. X.Zhu,Z.Zhang,M.Yan,具有输入延迟和通信延迟的车辆排PID控制系统的稳定性,《交通运输工程杂志》,第22卷,第3期,第15期,2022年。谷歌学者谷歌学者
  3. F.Di Rosa,A.Petrillo,J.Ploeg,安全车辆合作自适应巡航控制的滑模加速度估计,第25届智能交通系统国际会议,2028-2033年,2022年。谷歌学者谷歌学者数字图书馆数字图书馆
  4. Y.C.Lin和H.L.T.Nguyen,合作自适应巡航控制系统的自适应神经模糊预测控制,IEEE智能交通系统汇刊,第21卷,第3期,1054-10632020。谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  5. A.Peake,J.McCalmon,B.Raiford,合作自适应巡航控制的多智能体强化学习,第32届人工智能工具国际会议,15-222020年。谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  6. Y.Fu,C.Li,F.R.Yu,通过深度强化学习实现紧急情况下车辆自动制动的决策策略,IEEE车辆技术汇刊,第69卷,第6期,5876-58882020。谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  7. M.Tang,B.Li,H.Liu,电动汽车的能源导向路由策略:端到端强化学习方法,第六届CAA国际车辆控制与智能会议,2022年1-7月。谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  8. M.Masmoudi,H.Friji,H.Ghazzai,基于视频帧的自动车辆放行强化学习框架,IEEE智能交通系统开放期刊,第2卷,111-1272021。谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  9. Y.Qin和S.Li,混合CACC车流量与车对车通信的字符串稳定性分析,IEEE Access,第8卷,174132-1741412020。谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  10. Y.He,Q.Zhou,M.Makridis,PHEV协同自适应巡航控制和能源管理策略的多目标协同优化,IEEE交通电气化学报,第6卷,第1期,346-3552020。谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用
  11. J.Ploeg,D.P.Shukla,N.van de Wouw,车辆排串稳定性控制器综合,IEEE智能运输系统汇刊,第15卷,第2期,854-8652014。谷歌学者谷歌学者交叉引用交叉引用

索引术语

  1. 基于双延迟确定性策略梯度的协同排纵向控制策略
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          封面图片ACM其他会议
          FAIML’23:2023年人工智能和机器学习前沿国际会议记录
          2023年4月
          296页
          国际标准图书编号:9798400707544
          内政部:10.1145/3616901

          版权所有©2023 ACM

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          出版商

          计算机协会

          美国纽约州纽约市

          出版历史

          • 出版:2024年3月5日

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