深度强化学习稳定车辆崎岖地形垂直运动
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🔥 内容介绍
车辆在崎岖地形（如山地、越野路面、未铺装道路）行驶时，垂直方向的颠簸与冲击是影响行驶安全性、乘坐舒适性及部件寿命的核心因素。传统路径规划方法多关注平面轨迹的可达性，难以动态适应地形起伏导致的垂直运动波动；而被动悬架等机械方案对极端地形的适应性有限。深度强化学习（DRL） 凭借其在高维状态空间中的自主决策能力，可通过与环境的持续交互学习最优路径与控制策略，实现崎岖地形下车辆垂直运动的主动稳定。本文将构建基于 DRL 的路径规划框架，通过状态感知、奖励机制设计与策略优化，使车辆在复杂地形中自主选择最优路径，最小化垂直加速度波动，提升行驶稳定性。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
state [x,dx,theta,dtheta]'
State = [0;0;0;0;0;0];
Reward = 0;
steps = 1;
episodes = 1;
HorVel;
VerAcc;
Pitch;
y_d = 0;
VelError = 0;
H = 0.008;
mu = 2;
end
properties(Access = protected)
% Initialize internal flag to indicate episode termination
IsDone = false
end
%% Necessary Methods
methods
% Contructor method creates an instance of the environment
% Change class name and constructor name accordingly
function this = HCarENV()
% Initialize Observation settings
ObservationInfo = rlNumericSpec([13,1]);
ObservationInfo.Name = 'Observations for Agent';
ObservationInfo.Description = 'h_X (pixel area),dx, ddy';
% Initialize Action settings
ActionInfo = rlNumericSpec(1,'LowerLimit',0.1 ,'UpperLimit',1);
%ActionInfo = rlNumericSpec(1,'LowerLimit',1 ,'UpperLimit',1);
ActionInfo.Name = 'Command Velocity';
ActionInfo.Description = 'V';
% The following line implements built-in functions of RL env
this = this@rl.env.MATLABEnvironment(ObservationInfo,ActionInfo);
% Initialize property values and pre-compute necessary values
%updateActionInfo(this);
end
% Apply system dynamics and simulates the environment with the
% given action for one step.
function [Observation,Reward,IsDone,LoggedSignals] = step(this,Action)
LoggedSignals = [];
% Get action
Cmd_Vel = double(Action);
U_vel = Cmd_Vel;
timestep = 0.01;
new_states=QCTransverseDynamics(this.State,U_vel,timestep,this.H,this.mu);
this.steps =this.steps +1;
new_states=real(new_states);
h = new_states(1:10);
area = new_states(11);
x = new_states(12);
x_dot = new_states(13);
y = new_states(14);
y_dot = new_states(15);
y_ddot = ((y_dot - this.y_d) /timestep);
%y_ddot = ((y_dot - this.y_d) /timestep);
y_ddot = y_ddot +9.8+ 0.1 - 0.2*randi(1);
this.y_d = y_dot;
th = new_states(16);
th_dot = new_states(17);
this.HorVel = x_dot;
this.VerAcc = y_ddot;
this.Pitch = th_dot;
%this.TrackHorizontalVel = 0.4;
%this.VelError = abs(this.TrackHorizontalVel -x_dot);
Observation = [h';area;x_dot;y_ddot];
% Update system states
this.State = [x;x_dot;y;y_dot;th;th_dot];
% Get reward
Reward = getReward(this);
%fprintf('x_dot = %0.2f \tx_dot_track = %0.2f \ty_e = %0.2f \tT = %0.2f \tK = %0.2f \n',x_dot,this.TrackHorizontalVel,this.OscError,Torque,Stiffness)
% Check terminal condition
IsDone = this.steps > 1000;
this.IsDone = IsDone;
end
% Reset environment to initial state and output initial observation
function InitialObservation = reset(this)
x =0;
x_dot = 0;
y = 0;
y_dot = 0;
y_ddot = 0;
%this.VelError = this.TrackHorizontalVel -x_dot;
h = zeros(10,1);
th = 0;
th_dot = 0;
area =0;
end
end
methods (Access = protected)
end
end
🔗 参考文献
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2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
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