公开(公告)号：CN116901967A

公开(公告)日：2023-10-20

申请号：CN202310836172.1

申请日：2023-07-10

Applicant: 吉林大学

Inventor： 付尧 ,  滕宇涵 ,  欧阳欢 ,  雷雨龙 ,  董瑞 ,  刘科 ,  李成哲 ,  宫薪添 ,  回禹杭

IPC: B60W30/19 ,  F16H59/48 ,  F16H59/24 ,  F16H59/36 ,  G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的电动汽车AMT升降挡方法，包括如下步骤：包括：构建换挡网络模型，所述换挡网络模型包括策略网络和评价网络；以车速、车辆加速度和油门踏板开度作为所述策略网络的输入变量，以换挡指令作为所述策略网络的输出变量；以车速、车辆加速度和油门踏板开度和所述换挡指令为评价网络的输入变量，所述评价网路输出当前换挡指令的价值；计算换挡策略综合评价指数；以所述换挡策略综合评价指数和当前换挡指令的价值的差值最小作为优化目标，对所述换挡网络模型进行优化，得到最优换挡网络模型；在车辆行驶过程中，实时检测车速、车辆加速度和油门踏板开度作为最优换挡网络模型的输入变量，通过最优换挡网络模型得到换挡指令。