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申请/专利权人：南通大学
摘要：本发明提供网联自动驾驶混合电动车辆的自动跟随方法及设备，涉及网联自动驾驶混合电动车辆的控制技术领域，所述自动跟随方法包含以下步骤：包含以下步骤：在车辆之间建立通信系统；对决策过程与环境的交互建模；设计深度确定性策略梯度强化学习模型的算法架构；训练优化策略，使车辆能够通过车辆间通信计算出优化的速度；设计自适应的等效消耗最小化策略，实现车队中车辆级别的扭矩分配；对模型进行评估与优化。本申请结合了确定性策略梯度方法和深度神经网络近似值函数的方法，利用车辆间通信数据和目标函数的多目标优化，使得车辆能够通过确定性策略梯度方法来计算优化的速度，从而最大化燃料经济性、电池SOC以及降低排放量等目标。
主权项：1.一种基于深度确定性策略梯度的网联自动驾驶混合电动车辆的自动跟随方法，其特征在于：包含以下步骤：S1：在车辆之间建立通信系统；S2：对决策过程与环境的交互建模；S3：设计深度确定性策略梯度强化学习模型的算法架构；S4：训练优化策略，使车辆能够通过车辆间通信计算出优化的速度；S5：设计自适应的等效消耗最小化策略，实现车队中车辆级别的扭矩分配；S6：对模型进行评估与优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通大学 网联自动驾驶混合电动车辆的自动跟随方法及设备
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