公开(公告)号：CN115495997A

公开(公告)日：2022-12-20

申请号：CN202211334615.9

申请日：2022-10-28

Applicant: 东南大学

Inventor： 彭剑坤 ,  陈伟琪 ,  周嘉璇 ,  何洪文 ,  范毅 ,  魏中宝 ,  马春野

IPC: G06F30/27 ,  B60W50/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F119/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明公开了一种基于异构多智能体深度强化学习的新能源汽车生态驾驶方法，针对串联式新能源汽车，基于多智能体深度确定性策略梯度算法，融合自适应巡航控制（ACC）和能量管理策略（EMS），开发了一种集成式的生态驾驶框架。主要步骤包括构建仿真环境，加载训练数据；构建两个智能体ACC和EMS，并搭建Actor、Critic网络及目标网络；训练生态驾驶策略，获得可继承的网络参数；加载网络参数至整车控制器，实现在线应用。本方法利用两个异构智能体解耦并优化不同领域的目标，避免权重不协调的负面影响；采用改进的优先经验回放技术，提高了算法的性能；对多种交通工况具有良好的适应性；在实现最佳跟驰性能的前提下降低了综合行驶成本。

公开(公告)号：CN115495997B

公开(公告)日：2024-01-30

申请号：CN202211334615.9

申请日：2022-10-28

Applicant: 东南大学

Inventor： 彭剑坤 ,  陈伟琪 ,  周嘉璇 ,  何洪文 ,  范毅 ,  魏中宝 ,  马春野

IPC: G06F30/27 ,  B60W50/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/092 ,  G06F119/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本。本发明公开了一种基于异构多智能体深度强化学习的新能源汽车生态驾驶方法，针对串联式新能源汽车，基于多智能体深度确定性策略梯度算法，融合自适应巡航控制（ACC）和能量管理策略（EMS），开发了一种集成式的生态驾驶框架。主要步骤包括构建仿真环境，加载训练数据；构建两个智能体ACC和EMS，并搭建Actor、Critic网络及目标网络；训练生态驾驶策略，获得可继承的网络参数；加载网络参数至整车控制器，实现在线应用。本方法利用两个异构智能体解耦并优化不同领域的目标，避免权重不协调的负面影(56)对比文件Jiankun Peng et al.CollaborativeOptimization of Energy ManagementStrategy and Adaptive Cruise ControlBased on Deep Reinforcement Learning.《IEEE Transactions on TransportationElectrification》.2022,参见第1-3节.

公开(公告)号：CN116552338A

公开(公告)日：2023-08-08

申请号：CN202310661465.0

申请日：2023-06-06

Applicant: 东南大学

Inventor： 彭剑坤 ,  申阳 ,  王春海 ,  周稼铭 ,  魏中宝 ,  江如海 ,  陈伟琪 ,  衣丰艳 ,  马春野

IPC: B60L58/30

Abstract: 本发明提出了一种氢燃料电池客车节能驾驶控制方法及系统，所述方法包括：设计了分层式的双层深度强化学习架构，上层深度强化学习通过获取氢燃料电池客车和前车速度、加速度及匝道路况等交通环境信息，对氢燃料电池客车纵向速度进行合适控制，保证其安全平稳行驶；下层深度强化学习则通过上层输出的速度对氢燃料电池进行能量管理节能优化；同时设计了一条包含三组不同交通流量的匝道的快速路进行对深度强化学习算法的离线训练，获得优化的节能驾驶控制。本发明实现了采用双层深度强化学习方法完成对氢燃料电池客车的纵向速度控制与能量管理节能优化，使氢燃料电池客车实现节能驾驶。