无人驾驶铰接式车辆强化学习路径跟踪控制算法_赵翾

资 源 简 介

无人驾驶铰接式车辆强化学习路径跟踪控制算法_赵翾

详 情 说 明

无人驾驶铰接式车辆的路径跟踪控制是一个具有挑战性的研究领域。铰接式车辆的独特结构使其运动学特性比普通车辆更为复杂，传统的控制算法往往难以取得理想的效果。赵翾的研究提出了一种基于强化学习的控制算法来解决这一问题。

该算法首先需要对铰接式车辆的运动学特性进行建模，考虑前后车体之间的铰接角度等因素。然后构建强化学习框架，将路径跟踪问题转化为马尔可夫决策过程。算法采用深度强化学习方法，通过大量的仿真训练来优化控制策略。

研究中的关键创新点在于设计了适合铰接式车辆特性的状态空间和奖励函数。状态空间需要包含车辆位置、姿态、铰接角度等信息。奖励函数则要平衡路径跟踪精度、行驶平稳性和安全性等多个目标。

实验结果表明，相比传统控制方法，强化学习算法能够更好地适应铰接式车辆的特性，在各种复杂路况下保持稳定的跟踪性能。特别是在大曲率转弯等场景下，优势更为明显。