科创中国

电子信息技术,智能交通技术

本项目主要针对网联多车群体协同控制开展研究。提出了数值稳定车辆动力学模型及针对协同编队集成式决控框架；突破了面向安全/节能的分布式最优控制器与策略加速优化方法；构建了场景可迁移的多车群体决策强化学习方法，实现了网联车队控制策略的自进化与自改善。主要解决的科学问题和关键技术如下： 解决了网联车辆时变参数建模和协同编队问题。提出了数值稳定的车辆动力学模型，后向欧拉法对车辆动力学模型进行离散化处理，避免低速奇异点的出现，提升车辆模型的数值精度及稳定性。构建了面向协同编队的集成式决控框架，智能微车平台进行了网联通讯方案设计、控制特性辨识与实车试验验证工作，实现了车辆自主编队、协同调度等功能。 突破了模型时域分解并行优化仅能邻域之间传播信息的限制。研究了跨节点共识加速策略，显著减少了共识约束的数量，提升了约束分解机制的迭代收敛速度，子问题之间的信息传递效率和在线优化计算的收敛速度，验证了网联车群分布式最优控制的跨节点共识加速策略，保证高通信负荷与车群多约束条件下网联车辆控制实时性。

攻克了强化学习算法收敛速度和策略准确性难以同时保障的难题。探索了以经验解析模型和真实交互数据的混合表征模型为基础，具备贝叶斯估计、策略评估和策略改进的强化学习三步结构，形成了数据与模型共同驱动混合型强化学习算法，使网联车队控制策略具备自进化与自改善，实现了场景可迁移的多车群体决策强化学习方法。

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