[发明专利]基于深度强化学习的ECO-CACC控制方法及系统在审
| 申请号： | 202211054442.5 | 申请日： | 2022-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN115424429A | 公开（公告）日： | 2022-12-02 |
| 发明（设计）人： | 周忠齐;刘宁;金彪;杨东 | 申请（专利权）人： | 浙江绿色慧联有限公司 |
| 主分类号： | G08G1/00 | 分类号： | G08G1/00;G08G1/01 |
| 代理公司： | 北京酷爱智慧知识产权代理有限公司 11514 | 代理人： | 何忠仪 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市滨江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度强化学习的ECO‑CACC系统控制方法，包括以下步骤：获取信息采集模块采集的道路交通环境数据，并对采集的数据进行预处理，得到道路交通环境数据包；基于时空图卷积的交通时空特征提取机制，将道路交通环境数据包从时间和空间两个角度获取道路交通环境信息特征；构建ECO‑CACC系统跟驰模型；建立基于深度确定性策略梯度算法速度协同控制器，将道路交通环境信息特征输入基于深度确定性策略梯度算法速度协同控制器，求解出自适应生态速度控制策略。该方法根据道路交通环境信息特征生成自适应生态速度控制策略，降低CACC跟驰间距，最大限度地减少CACC运行不同阶段的能源消耗和污染物排放。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 强化 学习 eco cacc 控制 方法 系统 | ||
【主权项】：
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