龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：合肥工业大学
摘要：本发明公开了一种基于DDPG深度强化学习的越野车辆多维耦合稳定性协同控制方法，包括：1、构建车辆八自由度动力学模型，并以横向载荷转移率RLTR为侧倾稳定性指标、以质心侧偏角β‑横摆角速度γ为侧滑稳定性指标、以四轮角加速度α为纵滑稳定性指标；2、根据车轮轮胎力耦合关系，构建越野车辆的五级多维耦合稳定域；3、利用DDPG算法对深度强化学习网络模型进行求解，得到纵滑、侧滑和侧倾的最优权重系数；4、根据五级多维耦合稳定域和最优权重系数，对越野车辆进行多线控子系统协同控制。本发明能提高越野车辆在极限工况下的综合稳定性和驾驶性能，同时控制算法开发难度小，开发成本低，具有优良的普适性。
主权项：1.一种基于DDPG深度强化学习的越野车辆多维耦合稳定性协同控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、构建车辆八自由度动力学模型，并以横向载荷转移率RLTR为侧倾稳定性指标、以质心侧偏角β-横摆角速度γ为侧滑稳定性指标、以四轮角加速度α为纵滑稳定性指标；步骤2、对车辆侧倾、侧滑、纵滑的失稳机理进行分析，并根据所述车辆八自由度动力学模型中车轮纵向力、侧向力和垂向力的关系，构建越野车辆的五级多维耦合稳定域；步骤3、根据各个稳定性指标，利用DDPG算法对深度强化学习网络模型进行求解，得到纵滑、侧滑和侧倾的最优权重系数；步骤4、根据五级多维耦合稳定域和最优权重系数，对越野车辆进行多线控子系统协同控制，以提升越野车辆的稳定性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥工业大学 基于DDPG深度强化学习的越野车辆多维耦合稳定性协同控制方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号