CN119408527A 一种基于强化学习的汽车稳定性协调控制方法 （吉林大学） - 副本_第1页
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号一种基于强化学习的汽车稳定性协调控制本发明公开了一种基于强化学习的汽车稳定性协调控制方法，属于电动汽车控制技术领力矩和主动后轮转向转角各自的最优协同控制角误差奖励、临界稳定状态奖励以及防抖动奖2根据车辆的结构参数、车速和前轮转角利用线性二自由度模型，获基于建立的设定工况下车辆状态参数聚类图和当前车辆的状态expexp标准前轮转角δ为车辆两个前轮的车轮转角平均值；所述车辆两个前轮的车轮转角和纵向3设定工况下车辆状态参数聚类图中一共有5个聚类中心，其中，最中间的簇为稳定状y}y为侧向加速度；4和rc的奖励系数。s2s3和rs4rs2s3和rs4所对应的聚类类别是基于预测的车辆状态参数和设定工况下车辆状态参其中，预测车辆状态参数为：基于当前时刻的车辆状态参数51为车辆当前状态参数与车辆所属聚类中心参数构成的向量与第二类聚类中心p2为车辆当前状态参数与车辆所属聚类中心参数构成的向量与第四类聚类中pr为当前时刻主动后轮转向转角与上一时刻的差；ΔMz为当前时刻6[0003]分布式驱动电动汽车既可以控制四个驱动电机输出扭矩来满足汽车的纵向运也可以通过改变部分驱动电机的扭矩来实现侧向的附加横摆力矩和主动后轮转向等功能。7轮的车轮转角和纵向车速vx通过传感器获得；所述车辆转动惯量Iz基于车辆的期望转矩Td8[0030]可选地，所述基于建立的设定工况下车辆状态参数聚类图和当前车辆的状态参和rc的奖励系数。9和rs4和rs4所对应的聚类类别是基于预测的车辆状态参数和设定工况下车辆状+Wpp备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过[0074]标准前轮转角δ为车辆两个前轮的车轮转角平均值；车辆两个前轮的车轮转角δf[0078]由于考虑到附着系数μ的影响，车辆在行驶过程中的侧向加速度应满足；[0109]当计算主动后轮转向转角δr时，首先需要确定加入后轮转角δr的车辆横摆动力性进行离线聚类时要保证与步骤S4中进行学习的工况设[0120]本申请的强化学习算法可以描述为包含车辆状态st，协同控制动ts_βd为期望质心和rc的奖励系数。q为当前车辆所属聚类的类别；q＝1为当前车辆为稳定[0138]稳定状态奖励rs包括对车辆当前时刻的状态奖励以及对车辆未来时刻的预测状和rs4所对应的聚类类别是基于预测的车辆状态参数和设定工况下车辆状[0146]通过线性二自由度模型的离散形式以及当前时刻的车辆状态参数以及控制输入pp[0157]主动后轮转向控制器根据步骤S2输出的主动后轮转向转角δr以及步骤S4中输出矩控制器根据步骤S2输出的附加横摆力矩ΔM以及步骤S4中输出的附加横摆力矩ΔM的最[0158]本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明实施例

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