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申请/专利权人：江苏大学
摘要：本发明公开了基于数据机理耦合建模的车路协同控制架构系统及构建方法，针对自动驾驶传统机理建模难度大的问题，提出数据与机理融合驱动的多智能体系统建模，基于联邦强化学习的车路协同群体优化方法，建立基于多维度经验共享的车辆决策模型参数更新技术，解决了纯数据驱动模型的可解释性、泛化性难题。搭建基于规则的行车安全场，实现规则引导下的数据驱动训练；构建基于智能底盘的二次规划控制框架，提出基于底盘反馈的状态量输入，解决了纯数据驱动可信度存疑、依赖大规模数据、决策过程不透明不可解释等问题；构建了舒适性量化指标筛选针对当前环境的最优策略，通过合成受益于不同环境的共享模型，实现样本效率和模型鲁棒性之间的平衡。
主权项：1.基于数据机理耦合建模的车路协同控制架构系统，其特征在于，包括：规则引导下的耦合建模部分、数据机理耦合规划控制部分以及数据机理耦合评估部分；所述规则引导下的耦合建模部分，主要通过路端处理鸟瞰图信息搭建行车安全场，通过建立融合奖励函数实现对数据驱动控制训练过程的指导；所述数据机理耦合规划控制部分，主要是构建基于底盘反馈的强化学习、智能底盘二次规划控制算法，通过汽车底盘机理模型与强化学习算法的实时动态耦合实现数据机理耦合规划控制；所述数据机理耦合评估部分，用于搭建舒适性量化指标，通过基于汽车底盘机理模型的神经网络筛选实现耦合评估和群体优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏大学 基于数据机理耦合建模的车路协同控制架构系统及构建方法
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