基于深度强化学习的车辆多目标协同巡航决策控制系统设计

来源：计算机测量与控制杂志2023年第10期北京时间：

作者：宋倩,罗富贵,蓝俊欢

单位：河池学院

摘要：为提升车辆巡航避障能力，实现对运动目标的精准决策，设计基于深度强化学习的车辆多目标协同巡航决策控制系统。利用主控制电路输出的电量信号，调节ACC控制器、MPC轨迹跟踪器、双闭环控制器的实时连接状态，再借助多目标解耦模块，确定目标车辆所处巡航位置，完成巡航决策控制系统的主要应用结构设计。建立深度强化学习模型，根据车辆目标数据集定义条件，求解协同参数实际取值范围，实现对车辆巡航位姿的估计。确定坐标转换原则，通过分析多目标量化结果的方式，实现对巡航决策轨迹的按需规划，再联合相关应用设备，完成基于深度强化学习的车辆多目标协同巡航决策控制系统的设计。实验结果表明，深度强化学习机制作用下，车辆在横、纵两个巡航方向上的避障准确度都达到了100%，符合车辆多目标协同巡航决策的实际需求。

关键词：深度强化学习;车辆多目标;协同巡航;决策控制;轨迹跟踪器;多目标解耦;协同参数;量化分析;

基金资助：2022年度广西中青年教师科研基础能力提升项目：基于强化学习的智能车决策算法研究，2022KY0606