CN119472689A 一种融合强化学习自适应预瞄的路径跟踪控制方法 （长春工业大学）_第1页
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一种融合强化学习自适应预瞄的路径跟踪一种融合强化学习自适应预瞄的路径跟踪多目标路径跟踪问题。本发明涉及智能驾驶领求解确定控制动作，控制车辆实现智能路径跟上层强化学习模块通过与驾驶环境交互优化自基于自适应预瞄距离的参考轨迹序列输入到模2所述上层中信息处理模块用于根据车辆状态信息和期望路径信息获得综合偏差和初所述信息处理模块根据当前纵向车速vx与预瞄系数kp确定初始预瞄距离Li，即Li=所述下层中参考轨迹序列生成模块根据自适应预瞄距离及当前期望路径信息生成基所述下层中模型预测控制模块利用基于自适应预瞄距离的参考轨迹序列优化出控制3f]优化问题构建是将驾乘舒适性与控制动作稳定性考虑在内，对控制动作实施硬约束，1为表示横摆角和侧向位移跟踪偏差加权组合的目标函数，Γy为预测输出权重4最后，横向动作控制模块将模型预测控制控制模块求解出的最优控制输出uo＝[δo]转2.根据权利要求1所述的一种融合强化学习自适应预瞄的路径跟踪控制方法，其特征5跟踪控制方法，自适应调整预瞄距离能够根据不同路径曲率等外部因素合理选择预瞄距过强化学习优化预瞄距离并输入给下层，下层通过模型预测控制优化求解确定控制动作，6[0011]信息采集模块负责获取车辆状态信息和期望路径信息，为路径跟踪提供关键支[0013]信息处理模块用于根据当前车辆状态信息和期望路径信息获得当前综合偏差和[0020]所述信息处理模块根据当前纵向车速vx与预瞄系数kp确定初始预瞄距离Li，即Li7[0032]预测模型利用车辆运动学模型、车辆动力学模型和非线性轮胎模型建立，如式y,f89[0056]用于根据当前车辆状态信息和期望路径信息获得当前综合偏差和初始预瞄点处[0063]所述信息处理模块根据当前纵向车速vx与预瞄系数kp确定初始预瞄距离Li，即Lie为综合偏差，奖励放大系数p1＝10，跟踪路径中途失败奖励惩罚数p2=[0095]预测模型利用车辆运动学模型、车辆动力学模型和非线性轮胎模型建立，如式

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