【车辆控制】基于深度强化学习DDPG 算法用于控制多车辆系统的加速度附MATLAB代码和Simulink仿真

原创于 2025-09-27 18:25:52 发布 · 1k 阅读

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#算法 #matlab #开发语言

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🔥 内容介绍

一、多车辆系统加速度控制的核心需求与传统方法局限

在智能交通系统（如自动驾驶车队、智能公交调度、港口无人集卡编队）中，多车辆系统的加速度控制是保障行车安全、提升通行效率的关键环节。其核心目标是通过协同调整各车辆的加速度，实现 “安全距离保持、速度同步、冲突规避” 的统一，同时适应动态变化的交通环境（如前车加减速、突发障碍物、道路曲率变化）。然而，传统加速度控制方法在复杂多车辆交互场景下存在明显局限，难以满足智能化、协同化需求。

1.1 多车辆系统加速度控制的核心需求

安全协同性：相邻车辆需保持合理安全距离（如基于车头时距的安全距离模型，车头时距≥1.5s），避免追尾或侧碰；多车辆变道、汇流时，需通过加速度协同实现无冲突交互，例如主路车辆与汇入车辆的加速度差≤0.5m/s²，防止剐蹭；

动态适应性：面对突发交通事件（如前车急刹、道路施工），系统需在 100-200ms 内响应，调整车辆加速度（紧急制动时加速度≤-5m/s²，平稳减速时加速度≥-2m/s²），避免连锁事故；

效率优化性：在无冲突场景下，需通过加速度协同使车队保持稳定速度（如高速编队行驶速度偏差≤2km/h），减少频繁加减速导致的能耗增加（频繁加减速会使车辆能耗提升 15%-20%）与通行延迟；

鲁棒性：应对传感器噪声（如毫米波雷达测距误差≤0.5m）、通信延迟（车联网 V2X 通信延迟≤50ms）等干扰，加速度控制仍需保持稳定，避免控制震荡。

1.2 传统加速度控制方法的局限性

当前主流传统方法（如 PID 控制、模型预测控制 MPC、基于规则的控制）虽在单一车辆控制中成熟应用，但在多车辆系统中存在显著不足：

PID 控制：依赖人工调参，仅能根据单一车辆的速度偏差调整加速度，无法考虑多车辆间的交互影响（如前车加速度对后车的连锁反应），易导致车队 “跟驰震荡”（后车加速度波动幅度是前车的 2-3 倍）；

模型预测控制 MPC：需建立精确的多车辆动力学模型与环境模型，当车辆数量超过 5 辆或环境动态变化（如突发障碍物）时，模型复杂度呈指数级增长，计算耗时≥300ms，无法满足实时性需求；

基于规则的控制：依赖预设交通规则（如 “前车减速则后车减速”），规则库难以覆盖所有复杂场景（如多车交叉汇流），且缺乏自学习能力，无法适应不同交通流量、道路条件的变化；

协同性不足：传统方法多采用 “自上而下” 的集中式控制，当车辆数量增加时，中心控制器通信负载过重，易出现控制指令延迟或丢失，导致协同失效。

为此，需引入深度强化学习中的 DDPG（深度确定性策略梯度）算法，利用其 “离线训练 - 在线决策”“连续动作输出”“多智能体协同” 的特性，构建适配多车辆系统的加速度控制框架。

二、DDPG 算法的核心特性与多车辆加速度控制适配性

DDPG 算法是基于 Actor-Critic 框架的深度强化学习算法，专为 “连续动作空间” 优化问题设计，通过 “策略网络（Actor）输出确定性动作、价值网络（Critic）评估动作价值” 的双网络结构，实现连续控制量的精准输出。其核心特性与多车辆系统加速度控制的需求高度适配，可从 “连续动作输出”“多智能体协同”“动态环境适应” 三个维度解决传统方法的局限。

2.1 DDPG 算法的核心原理

DDPG 算法的核心是 “离线学习策略网络与价值网络，在线通过策略网络输出控制动作”，具体原理如下：

双网络结构：

Actor 网络：输入环境状态（如车辆速度、相对距离、相对速度），输出连续的控制动作（即车辆加速度，范围通常为 [-5m/s², 2m/s²]），网络结构采用 “全连接层 + ReLU 激活函数”，输出层通过 Tanh 激活函数将加速度映射到目标范围；

Critic 网络：输入 “环境状态 + Actor 输出的动作”，输出该动作的价值（即长期累积奖励），用于评估动作的优劣，网络结构与 Actor 类似，通过最小化 “预测价值与目标价值” 的均方误差更新参数；

目标网络与经验回放：

目标网络：为提升训练稳定性，分别构建 Actor 目标网络与 Critic 目标网络，其参数通过 “软更新”（目标网络参数 =τ× 当前网络参数 +(1-τ)× 目标网络参数，τ=0.001）从当前网络同步，避免训练震荡；

经验回放池：存储训练过程中的 “状态 - 动作 - 奖励 - 下一状态” 经验元组（s,a,r,s'），训练时随机采样批次经验更新网络参数，打破经验间的相关性，提升训练效率；

奖励函数设计：通过奖励函数引导 Agent 学习最优策略，例如多车辆加速度控制中，奖励函数需综合考虑 “安全距离保持”“速度同步”“冲突规避” 等目标，使 Agent 在交互中学习协同控制策略。

2.2 DDPG 算法与多车辆加速度控制的适配性

DDPG 算法的特性可针对性解决多车辆加速度控制的核心需求，具体适配性体现在：

连续动作输出适配加速度控制：多车辆系统的加速度是连续控制量（如从 - 5m/s² 到 2m/s² 的平滑调整），传统离散动作强化学习算法（如 DQN）需对加速度离散化，易导致控制精度不足（离散步长≥0.5m/s²），而 DDPG 可直接输出连续加速度，控制精度可达 0.1m/s²，满足平稳驾驶需求；

多智能体框架适配协同控制：将每辆车辆视为一个独立的 DDPG 智能体（Agent），通过 “局部观测 + 全局通信” 实现协同 —— 每个 Agent 观测自身速度、与前后车的相对距离 / 速度等局部状态，同时通过 V2X 通信获取周边车辆的状态与动作，在 Critic 网络中评估 “自身动作对全局系统的影响”，实现分布式协同控制，避免集中式控制的通信瓶颈；