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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于强化学习的多车队列纵向协同控制算法研究
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基于强化学习的多车队列纵向协同控制算法研究
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第10-14页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
        1.2.1 CACC系统研究现状第11-12页
        1.2.2 强化学习研究现状第12-13页
    1.3 论文主要研究内容第13-14页
第二章 多车协同行驶决策控制问题与解决方案第14-24页
    2.1 多车协同行驶决策控制框架第14-15页
    2.2 强化学习理论基础第15-19页
    2.3 深度确定性策略梯度算法第19-21页
    2.4 强化学习算法优化方案第21-22页
    2.5 本章小结第22-24页
第三章 基于DDPG的车辆协同行驶决策控制技术第24-38页
    3.1 DDPG算法具体实现第24-27页
    3.2 基于DDPG的车辆协同决策控制算法设计第27-33页
        3.2.1 车辆纵向动力学模型及验证第27-29页
        3.2.2 车辆节点MDP建模第29-30页
        3.2.3 网络结构及相关参数设计第30-31页
        3.2.4 跟车决策学习过程第31-33页
    3.3 仿真与结果分析第33-36页
    3.4 本章小结第36-38页
第四章 基于改进DDPG的车辆协同行驶决策技术第38-50页
    4.1 基于全速度差跟驰模型的演示策略第38-39页
    4.2 DDPG算法优化过程第39-43页
        4.2.1 Replay buffer结构改进第39-40页
        4.2.2 演示策略监督误差设计第40-43页
        4.2.3 MDP模型优化第43页
    4.3 仿真与结果分析第43-48页
        4.3.1 预训练效果分析第43-44页
        4.3.2 各算法结果对比第44-48页
    4.4 本章小结第48-50页
第五章 智能小车软硬件实验平台搭建第50-60页
    5.1 智能小车平台硬件组成第50-51页
    5.2 平台底层控制系统设计第51-54页
        5.2.1 基于增量PID的闭环车速控制第51-53页
        5.2.2 基于纯追踪算法的定航向控制第53-54页
    5.3 基于ROS的上位机程序运行框架第54-59页
    5.4 本章小结第59-60页
第六章 总结与展望第60-61页
    6.1 总结第60页
    6.2 展望第60-61页
致谢第61-62页
参考文献第62-66页
作者简介第66页

 
 
论文编号BS4602794,这篇论文共66
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