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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明涉及一种基于深度强化学习算法的多车道场景集成式节能驾驶策略优化方法，包括：以多车道直线高速公路为目标场景，利用不同算法分别控制主车和周围车辆的横纵向运动，建立运动学模型，并输入训练场景相关参数；从状态空间、动作空间和奖励函数三个方面，基于SAC算法设计轨迹规划与能量管理集成式节能驾驶策略；确定对协同优化性能影响最大的权重系数的合适取值，对设计策略的最优性和适应性进行检验。与现有技术相比，本发明中基于SAC算法的节能驾驶策略在与不同算法的最优性对比试验中展现了最优的性能，不仅比在线策略型深度强化学习算法更优，与同为离线型算法的DDPG和TD3相比，其综合性能也更强。
主权项：1.一种基于深度强化学习算法的多车道场景集成式节能驾驶策略优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建交通流场景：以多车道直线高速公路为目标场景，利用不同算法分别控制主车和周围车辆的横纵向运动，建立运动学模型，并输入训练场景相关参数；S2、基于SAC算法设计集成式节能驾驶策略：从状态空间、动作空间和奖励函数三个方面，基于SAC算法设计轨迹规划与能量管理集成式节能驾驶策略；S3、据设计策略进行仿真试验，验证策略性能：确定对协同优化性能影响最大的权重系数的合适取值，并据此对设计策略的最优性和适应性进行检验，实现多车道场景集成式节能驾驶策略优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 基于深度强化学习算法的多车道场景集成式节能驾驶策略优化方法
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