中學網(wǎng)站建設方案計劃,文檔網(wǎng)站超鏈接怎么做,淘寶客優(yōu)惠卷網(wǎng)站怎么做的,中國品牌策劃網(wǎng)基于強化學習 DDPG 算法實現(xiàn)的acc 自適應巡航控制器設計 配有說明文檔 基于simulink 中的強化學習工具箱#xff0c;設計agent 的獎勵函數(shù)#xff0c;動作空間#xff0c;狀態(tài)空間#xff0c;訓練終止條件 設置領航車的速度和位移曲線#xff0c;然后自車的加速度基于 acc…基于強化學習 DDPG 算法實現(xiàn)的acc 自適應巡航控制器設計 配有說明文檔 基于simulink 中的強化學習工具箱設計agent 的獎勵函數(shù)動作空間狀態(tài)空間訓練終止條件 設置領航車的速度和位移曲線然后自車的加速度基于 acc 邏輯用ddpg agent 來控制。 模型比較簡單適用于初學強化學習算法的入門資源可改寫成強化學習的車輛隊列協(xié)同控制。在自動駕駛領域自適應巡航控制ACC是一項關鍵技術。今天咱們就來聊聊基于強化學習DDPG算法實現(xiàn)的ACC自適應巡航控制器設計這可是個有趣且適合強化學習入門的小項目還配有說明文檔哦非常友好~一、基于Simulink強化學習工具箱的基礎設置1. 設計Agent的獎勵函數(shù)獎勵函數(shù)在強化學習中起著關鍵作用它指導Agent學習到期望的行為。比如咱們希望自車能穩(wěn)定跟車避免碰撞且保持合適車距。假設當前自車與領航車的距離為 $d$速度差為 $Delta v$?？梢栽O計如下簡單的獎勵函數(shù)function reward calculateReward(d, dv) target_distance 50; % 目標距離 target_speed 30; % 目標速度假設領航車以這個速度穩(wěn)定行駛 distance_reward -abs(d - target_distance); speed_reward -abs(dv); reward distance_reward speed_reward; end代碼分析這個函數(shù)里distancereward部分是根據(jù)當前距離與目標距離的差值計算的差值越大獎勵越低這樣鼓勵自車盡量保持在目標距離。speedreward類似是根據(jù)速度差來計算鼓勵自車與領航車速度接近。最終獎勵是兩者之和綜合考慮了距離和速度因素。2. 定義動作空間動作空間代表Agent可以采取的行動。對于ACC系統(tǒng)自車的加速度就是我們的動作。比如設定加速度范圍為 $[-2, 2] m/s^2$在Simulink里可以這樣定義actionInfo rlNumericSpec([1 1],LowerLimit, -2,UpperLimit, 2); actionInfo.Name Acceleration;代碼分析這里用rlNumericSpec函數(shù)定義了一個數(shù)值型的動作空間大小為[1 1]也就是一維下限為-2上限為2并給它起了個名字叫Acceleration這樣在后續(xù)訓練中Agent輸出的動作加速度值就會在這個范圍內。3. 確定狀態(tài)空間狀態(tài)空間包含了Agent做出決策所需的環(huán)境信息。對于ACC系統(tǒng)我們可以把自車速度、領航車速度、兩車之間的距離作為狀態(tài)。在Simulink里定義如下stateInfo rlNumericSpec([3 1],LowerLimit, [-Inf; -Inf; 0],UpperLimit, [Inf; Inf; Inf]); stateInfo.Name ACC_State;代碼分析這里定義了一個三維的狀態(tài)空間分別對應自車速度、領航車速度和兩車距離。速度理論上沒有上下限用[-Inf; Inf]表示距離下限為0不能為負上限無窮大。同樣給狀態(tài)空間起了個名字ACC_State。4. 設定訓練終止條件訓練終止條件決定什么時候停止訓練。比如當兩車距離小于安全距離設為10米時認為發(fā)生碰撞訓練終止或者當訓練步數(shù)達到一定值設為1000步也終止訓練?？梢赃@樣實現(xiàn)function done checkTermination(state) safety_distance 10; global step_count; max_steps 1000; if state(3) safety_distance || step_count max_steps done true; else done false; end step_count step_count 1; end代碼分析函數(shù)接收當前狀態(tài)state先判斷兩車距離state(3)是否小于安全距離同時檢查全局變量step_count是否達到最大步數(shù)。如果滿足其中一個條件就返回true表示訓練要終止否則返回false并更新步數(shù)。二、領航車與自車控制設置1. 設置領航車的速度和位移曲線領航車的行駛情況直接影響自車的控制。我們可以簡單設定領航車以一定的速度曲線行駛。比如開始以 $20m/s$ 的速度勻速行駛到50秒時開始以 $0.5m/s^2$ 的加速度加速time 0:0.1:100; % 時間范圍0到100秒步長0.1秒 v_lead zeros(size(time)); for i 1:length(time) if time(i) 50 v_lead(i) 20; else v_lead(i) 20 0.5 * (time(i) - 50); end end s_lead cumsum(v_lead * 0.1); % 根據(jù)速度計算位移代碼分析先定義了時間數(shù)組time然后初始化領航車速度數(shù)組vlead。通過循環(huán)按照設定的速度曲線給vlead賦值。最后根據(jù)速度和時間步長利用cumsum函數(shù)計算出領航車的位移s_lead。2. 自車加速度控制自車的加速度基于ACC邏輯由DDPG Agent來控制。在訓練好Agent后就可以用它來實時決策自車加速度。假設已經(jīng)訓練好的Agent名為trainedAgent在每個時間步這樣獲取自車加速度state [self_speed; lead_speed; distance]; % 獲取當前狀態(tài) action step(trainedAgent, state); acceleration action{1};代碼分析首先構建當前狀態(tài)數(shù)組state包含自車速度、領航車速度和兩車距離。然后用step函數(shù)讓訓練好的Agent根據(jù)當前狀態(tài)給出動作這個動作就是自車加速度存儲在acceleration里用于后續(xù)自車的運動控制。三、模型特點及拓展這個模型整體比較簡單非常適合初學強化學習算法的同學作為入門資源。從代碼和設置來看各個部分邏輯清晰容易理解。而且它還有拓展?jié)摿梢愿膶懗蓮娀瘜W習的車輛隊列協(xié)同控制。在車輛隊列協(xié)同控制中可以將多輛車的狀態(tài)都納入狀態(tài)空間同時動作空間可能需要調整為多輛車的加速度控制等獎勵函數(shù)也需要重新設計以考慮整個隊列的穩(wěn)定性、安全性等因素。這樣就可以從簡單的ACC控制拓展到更復雜且實用的車輛隊列協(xié)同場景啦。希望這篇博文能幫助大家對基于強化學習DDPG算法的ACC自適應巡航控制器設計有更清晰的認識一起在強化學習的道路上愉快探索吧