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如何搭建一个公司网站,wordpress弹窗广告插件,克隆wordpress网页,下面什么不是用于制作网页的软件基于强化学习 DDPG 算法实现的acc 自适应巡航控制器设计 配有说明文档 基于simulink 中的强化学习工具箱#xff0c;设计agent 的奖励函数#xff0c;动作空间#xff0c;状态空间#xff0c;训练终止条件 设置领航车的速度和位移曲线#xff0c;然后自车的加速度基于 acc…基于强化学习 DDPG 算法实现的acc 自适应巡航控制器设计 配有说明文档 基于simulink 中的强化学习工具箱设计agent 的奖励函数动作空间状态空间训练终止条件 设置领航车的速度和位移曲线然后自车的加速度基于 acc 逻辑用ddpg agent 来控制。 模型比较简单适用于初学强化学习算法的入门资源可改写成强化学习的车辆队列协同控制。在自动驾驶领域自适应巡航控制ACC是一项关键技术。今天咱们就来聊聊基于强化学习DDPG算法实现的ACC自适应巡航控制器设计这可是个有趣且适合强化学习入门的小项目还配有说明文档哦非常友好~一、基于Simulink强化学习工具箱的基础设置1. 设计Agent的奖励函数奖励函数在强化学习中起着关键作用它指导Agent学习到期望的行为。比如咱们希望自车能稳定跟车避免碰撞且保持合适车距。假设当前自车与领航车的距离为 $d$速度差为 $\Delta v$。可以设计如下简单的奖励函数function reward calculateReward(d, dv) target_distance 50; % 目标距离 target_speed 30; % 目标速度假设领航车以这个速度稳定行驶 distance_reward -abs(d - target_distance); speed_reward -abs(dv); reward distance_reward speed_reward; end代码分析这个函数里distancereward部分是根据当前距离与目标距离的差值计算的差值越大奖励越低这样鼓励自车尽量保持在目标距离。speedreward类似是根据速度差来计算鼓励自车与领航车速度接近。最终奖励是两者之和综合考虑了距离和速度因素。2. 定义动作空间动作空间代表Agent可以采取的行动。对于ACC系统自车的加速度就是我们的动作。比如设定加速度范围为 $[-2, 2] m/s^2$在Simulink里可以这样定义actionInfo rlNumericSpec([1 1],LowerLimit, -2,UpperLimit, 2); actionInfo.Name Acceleration;代码分析这里用rlNumericSpec函数定义了一个数值型的动作空间大小为[1 1]也就是一维下限为-2上限为2并给它起了个名字叫Acceleration这样在后续训练中Agent输出的动作加速度值就会在这个范围内。3. 确定状态空间状态空间包含了Agent做出决策所需的环境信息。对于ACC系统我们可以把自车速度、领航车速度、两车之间的距离作为状态。在Simulink里定义如下stateInfo rlNumericSpec([3 1],LowerLimit, [-Inf; -Inf; 0],UpperLimit, [Inf; Inf; Inf]); stateInfo.Name ACC_State;代码分析这里定义了一个三维的状态空间分别对应自车速度、领航车速度和两车距离。速度理论上没有上下限用[-Inf; Inf]表示距离下限为0不能为负上限无穷大。同样给状态空间起了个名字ACC_State。4. 设定训练终止条件训练终止条件决定什么时候停止训练。比如当两车距离小于安全距离设为10米时认为发生碰撞训练终止或者当训练步数达到一定值设为1000步也终止训练。可以这样实现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代码分析函数接收当前状态state先判断两车距离state(3)是否小于安全距离同时检查全局变量step_count是否达到最大步数。如果满足其中一个条件就返回true表示训练要终止否则返回false并更新步数。二、领航车与自车控制设置1. 设置领航车的速度和位移曲线领航车的行驶情况直接影响自车的控制。我们可以简单设定领航车以一定的速度曲线行驶。比如开始以 $20m/s$ 的速度匀速行驶到50秒时开始以 $0.5m/s^2$ 的加速度加速time 0:0.1:100; % 时间范围0到100秒步长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); % 根据速度计算位移代码分析先定义了时间数组time然后初始化领航车速度数组vlead。通过循环按照设定的速度曲线给vlead赋值。最后根据速度和时间步长利用cumsum函数计算出领航车的位移s_lead。2. 自车加速度控制自车的加速度基于ACC逻辑由DDPG Agent来控制。在训练好Agent后就可以用它来实时决策自车加速度。假设已经训练好的Agent名为trainedAgent在每个时间步这样获取自车加速度state [self_speed; lead_speed; distance]; % 获取当前状态 action step(trainedAgent, state); acceleration action{1};代码分析首先构建当前状态数组state包含自车速度、领航车速度和两车距离。然后用step函数让训练好的Agent根据当前状态给出动作这个动作就是自车加速度存储在acceleration里用于后续自车的运动控制。三、模型特点及拓展这个模型整体比较简单非常适合初学强化学习算法的同学作为入门资源。从代码和设置来看各个部分逻辑清晰容易理解。而且它还有拓展潜力可以改写成强化学习的车辆队列协同控制。在车辆队列协同控制中可以将多辆车的状态都纳入状态空间同时动作空间可能需要调整为多辆车的加速度控制等奖励函数也需要重新设计以考虑整个队列的稳定性、安全性等因素。这样就可以从简单的ACC控制拓展到更复杂且实用的车辆队列协同场景啦。希望这篇博文能帮助大家对基于强化学习DDPG算法的ACC自适应巡航控制器设计有更清晰的认识一起在强化学习的道路上愉快探索吧