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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
被引量：
3
1
作者
宋倩
罗富贵
蓝俊欢
《计算机测量与控制》
2023年第10期115-121,共7页
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...
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。
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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
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职称材料
基于车辆跟踪的数据关联算法研究
2
作者
王健
曹聪聪
《农业装备与车辆工程》
2018年第12期40-43,共4页
对于道路车辆目标的跟踪,由于其高机动性、杂波密集等特点,交互式多模型联合概率数据关联无疑是一种好的跟踪算法。但其固有的缺点是计算量会随着目标个数的增多迅速增加,并且其较少的运动模型难以保证跟踪精度,而增加模型个数会引起模...
对于道路车辆目标的跟踪,由于其高机动性、杂波密集等特点,交互式多模型联合概率数据关联无疑是一种好的跟踪算法。但其固有的缺点是计算量会随着目标个数的增多迅速增加,并且其较少的运动模型难以保证跟踪精度,而增加模型个数会引起模型之间的竞争。因此,提出了一种改进的变结构多模型联合数据关联算法(VSMM-JPDA)。理论分析与对比仿真表明:在非机动、机动转弯和直线机动情况下,该算法对目标的跟踪精度都优于固定结构多模型算法,并且运算量大大减少。
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关键词
变结构多模型
模糊多门限
联合数据关联算法
车辆多目标跟踪
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职称材料
题名
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
被引量：
3
1
作者
宋倩
罗富贵
蓝俊欢
机构
河池学院大数据与计算机学院
河池市供电局
出处
《计算机测量与控制》
2023年第10期115-121,共7页
基金
2022年度广西中青年教师科研基础能力提升项目(2022KY0606)。
文摘
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。
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
Keywords
intensive
learning
vehicle
multi
-
target
cooperative
cruise
decision
control
track
tracker
multi
objective
decoupling
collaboration
parameters
quantitative
analysis
分类号
TM461 [电气工程—电器]
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职称材料
题名
基于车辆跟踪的数据关联算法研究
2
作者
王健
曹聪聪
机构
合肥工业大学汽车与交通工程学院
出处
《农业装备与车辆工程》
2018年第12期40-43,共4页
文摘
对于道路车辆目标的跟踪,由于其高机动性、杂波密集等特点,交互式多模型联合概率数据关联无疑是一种好的跟踪算法。但其固有的缺点是计算量会随着目标个数的增多迅速增加,并且其较少的运动模型难以保证跟踪精度,而增加模型个数会引起模型之间的竞争。因此,提出了一种改进的变结构多模型联合数据关联算法(VSMM-JPDA)。理论分析与对比仿真表明:在非机动、机动转弯和直线机动情况下,该算法对目标的跟踪精度都优于固定结构多模型算法,并且运算量大大减少。
关键词
变结构多模型
模糊多门限
联合数据关联算法
车辆多目标跟踪
Keywords
variable
structure
multi
-model
fuzzy
and
multi
-gate
limit
joint
data
association
algorithm
vehicle
multi
-
target
tracking
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
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
宋倩
罗富贵
蓝俊欢
《计算机测量与控制》
2023
3
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职称材料
2
基于车辆跟踪的数据关联算法研究
王健
曹聪聪
《农业装备与车辆工程》
2018
0
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职称材料
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