
基于DDPG算法的ACC自适应巡航控制系统设计及Simulink仿真分析
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简介:
本文提出了一种基于DDPG(深度确定性策略梯度)算法的ACC(自适应巡航控制)系统设计方案,并进行了Simulink仿真实验,验证了其有效性。
基于强化学习的DDPG算法实现自适应巡航控制器设计
本段落介绍如何使用Simulink中的强化学习工具箱来设计一个自适应巡航控制(ACC)系统。具体步骤包括定义代理人的奖励函数、动作空间以及状态空间,并设定训练终止条件。
在该模型中,领航车辆的速度和位移曲线被预先设置好。而后车的加速度则通过DDPG智能体根据ACC逻辑进行调整。此设计旨在为初学者提供一个易于理解强化学习算法的基础案例,同时它也可以作为进一步研究车辆队列协同控制问题的一个起点。
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