隨著車聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的興起,全球各國對智能網(wǎng)聯(lián)汽車的關(guān)注度大大提高,目前國內(nèi)外相關(guān)學(xué)者已對CACC控制策略開展了大量研究工作,但大多僅限于CACC單方面控制性能的研究,且鮮有文獻(xiàn)針對混合行駛工況設(shè)計(jì)有效的CACC融合控制策略,在工況切換時(shí)無法保證CACC控制性能曲線的平滑性,對控制穩(wěn)定性、安全性及舒適性的綜合考慮有很大欠缺。針對此問題,本文從控制方法、控制策略設(shè)計(jì)及融合控制策略及仿真實(shí)驗(yàn)幾方面進(jìn)行研究。為達(dá)到兼顧C(jī)ACC控制整體性能的目的,圍繞穩(wěn)定行駛工況和危險(xiǎn)行駛工況下CACC控制策略,并將其融合為全工況CACC控制策略,開展了系統(tǒng)、具體的理論建模和仿真實(shí)驗(yàn)。穩(wěn)定行駛工況下創(chuàng)新性改進(jìn)基于DDPG算法控制器的車輛縱向加速度和間距誤差控制策略,危險(xiǎn)行駛工況下創(chuàng)新性提出基于網(wǎng)絡(luò)化拉格朗日系統(tǒng)的車輛加速度和間距誤差以及風(fēng)險(xiǎn)時(shí)間控制策略,基于支持向量機(jī)融合以上控制策略。自主搭建了基于駕駛模擬器的Prescan仿真平臺,對所提出控制策略進(jìn)行驗(yàn)證。論文內(nèi)容安排如下:（1）針對穩(wěn)定行駛工況,在深度確定性策略梯度算法（Depth Determination Policy Gradient algorithm,...

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1.1自適應(yīng)巡航技術(shù)發(fā)展趨勢圖

車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下CACC融合控制策略研究2路交通流量，當(dāng)CACC普及率達(dá)50%時(shí)，公路交通容量可平均提高22%。在CACC全面普及的情況下，交通容量的提升率預(yù)計(jì)在50%-80%。CACC可提高道路行駛安全性，減少碰撞事故，V2X通信可提高車輛在視距范圍之外的傳感能力[7]，可減少汽車....

圖1.2技術(shù)路線圖

車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下CACC融合控制策略研究6圖1.2技術(shù)路線圖Fig.1.2Technicalroadmap

圖2.1基于DOE-DDPG的CACC框架

江蘇大學(xué)碩士學(xué)位論文7第二章車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的CACC控制策略研究針對穩(wěn)定行駛工況，為解決不能同時(shí)保證CACC控制穩(wěn)定性、安全性和舒適性的問題，創(chuàng)新性提出基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的CACC控制策略，在DDPG基礎(chǔ)上創(chuàng)新性設(shè)計(jì)基于DOE-DDPG算法的CACC控制器，基于Pre....

圖2.2CACC跟車控制模型

車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下CACC融合控制策略研究8在CACC控制策略的研究過程中，以真實(shí)的CACC車輛為研究對象非常困難。建立合適的車輛運(yùn)動學(xué)模型是CACC控制策略研究的核心。在CACC框架模型的基礎(chǔ)上建立車輛運(yùn)動學(xué)模型，并進(jìn)行算法控制，求解出最優(yōu)CACC控制策略。圖2.2CACC跟車控制模....

本文編號：4039715