[发明专利]基于策略梯度在线学习算法的巡航控制系统及设计方法有效
| 申请号： | 201910952171.7 | 申请日： | 2019-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN110615003B | 公开（公告）日： | 2020-09-18 |
| 发明（设计）人： | 高炳钊;张羽翔;郭露露;陈虹 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | B60W50/00 | 分类号： | B60W50/00 |
| 代理公司： | 长春吉大专利代理有限责任公司 22201 | 代理人： | 崔斌 |
| 地址： | 130012 吉*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明属于汽车先进智能辅助驾驶系统设计及汽车安全技术领域，具体的说是一种基于策略梯度在线学习方法设计的巡航控制系统及方法。本发明将基于策略梯度的强化学习方法，针对车辆系统控制问题的需求，设计了一种基于策略梯度在线学习方法设计的自适应巡航控制系统。该系统适用于L2级别自动驾驶车辆，目标是通过在线学习有效提高系统对不同环境的适应能力，在不同环境下得到一致的控制性能。本发明进一步地对学习框架进行改进，以提高学习算法的效率及稳定性，使得在实际问题中，车辆可以快速地适应变化的环境。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 策略 梯度 在线 学习 算法 巡航 控制系统 设计 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于策略梯度在线学习算法的巡航控制系统，其特征在于，该系统包括智能感知信号处理模块(A)、模式切换模块(B)、学习模块(C)和车辆执行控制模块(D)；/n所述智能感知信号处理模块(A)，用于获得当前车辆和前方车辆行驶状态信息并进行信号处理；/n所述模式切换模块(B)，用于对学习系统中不同模式进行切换，基于规则方法设计模式切换策略；/n所述学习模块(C)，用于学习跟车策略并根据环境进行在线更新；/n所述车辆执行控制模块(D)，用于对实际控制量进行跟踪控制，采用双层前馈加反馈PID控制器实现；/n所述智能感知信号处理模块(A)与模式切换模块(B)、学习跟车模块(C)以及执行控制模块D相连；所述模式切换模块(B)与学习跟车模块(C)相连；所述学习跟车模块(C)与执行控制模块(D)相连。/n
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