公开(公告)号：CN116257937A

公开(公告)日：2023-06-13

申请号：CN202310020281.6

申请日：2023-01-05

Applicant: 东南大学

Inventor： 彭剑坤 ,  范毅 ,  余思辰 ,  何洪文 ,  吴京达 ,  李志斌 ,  马春野

IPC: G06F30/15 ,  B60W50/00 ,  G06F30/27 ,  G06F111/06 ,  G06F119/04 ,  G06F119/06

Abstract: 本发明公开了一种基于多目标深度强化学习的混合动力汽车生态驾驶方法，属于深度强化学习技术领域。包括如下步骤：构建混合动力汽车自适应巡航系统(ACC)与动力系统的模型；利用MODRL算法，建立基于MODRL的混合动力汽车跟驰场景下的能耗优化方法；进一步利用条件网络(CN)，建立每个优化目标对应权重的输入网络，从而将MODRL算法首次应用于混合动力汽车多系统协同优化，结合奖励权重抽样机制，实现多目标权重的自适应选择。本发明所提出的方法能够解决混合动力汽车生态驾驶涉及的多目标权衡问题，从而在提升驾驶和动力性能的同时缩短开发周期。