强化学习与反步优化控制下的智能车辆驾驶决策与控制方法研究【附数据】
强化学习与反步优化控制下的智能车辆驾驶决策与控制方法研究【附数据】
智能驾驶技术是当前汽车工业和人工智能领域的研究热点，其中强化学习在驾驶决策与控制中的应用尤为引人关注。本文将介绍一项关于强化学习与反步优化控制在智能车辆驾驶决策与控制方法中的研究，该研究涵盖了纵向驾驶策略自适应学习、横向运动控制中的安全强化学习算法以及自适应安全强化学习与精确驾驶决策等多个方面。
面向动态场景的纵向驾驶策略自适应学习
智能车辆在复杂的动态场景下需要具备自适应的驾驶策略，以应对多变的工况需求。为此，本文提出了结合搜索评价与引导的策略提升强化学习算法。该算法通过建立基于真实车辆参数的仿真学习环境，结合策略梯度算法，有效利用系统知识对问题进行深度分析，从而提高了学习效率和算法稳定性。在这种方法中，策略搜索方向通过系统知识进行评价与引导，使得策略性能能够稳定提升，从而克服了传统无模型强化学习算法在学习效率和稳定性上的不足。
相比于传统基于规则或模型的方法，本文提出的基于高效在线学习系统的方案能够自适应地对控制策略进行优化，而无需对所有可能的工况进行精确标定和建模。这种方式不仅有效减少了开发时间，而且提高了系统对于未训练场景的泛化性能。通过仿真和实车实验的验证结果，证明了该方法在动态场景下具有较好的自适应学习能力，能够实现实时在线应用，尤其在车辆纵向驾驶控制中表现出色。这一方法实现了车辆在复杂动态场景中的自适应控制，满足了L4-L5级智能车辆对于驾驶策略自学习、自适应的高要求。
车辆横向运动控制中的安全强化学习算法
面对场景工况变化带来的不确定性，车辆横向运动控制中的状态约束需求难以始终得到保证。针对这一难题，本文提出了基于障碍李雅普诺夫函数的安全强化学习算法。该算法通过对反步优化设计方法的改进，建立了一个可分层学习的系统架构，结合模型知识引入障碍李雅普诺夫函数来处理约束条件，从而设计出具有自适应学习能力的安全控制律。
通过引入自适应动态规划方法，本文设计了辅助函数，推导出学习部分的更新方程，从而解决了现有强化学习算法在学习过程中的安全性缺失问题。此方法通过李雅普诺夫函数的稳定性分析，证明了控制策略在满足安全约束条件下的最终一致有界性，从而确保车辆在变化工况下的横向运动始终保持在安全状态之内。在实车平台上的测试结果显示，本文提出的算法能够有效应对场景工况变化带来的模型参数不确定性，使得车辆在不同环境中的横向运动控制均能保证一致的安全性和稳定性。
此外，本文的研究结果还表明，在横向控制中引入障碍李雅普诺夫函数可以显著增强系统的安全性能，特别是在面对车辆横向运动控制的突发变化时，通过障碍函数对状态变量的约束，可以有效防止车辆进入危险区域，从而降低事故风险。这种方法为复杂环境中的智能车辆横向运动控制提供了一种新的解决途径，确保了系统在实时动态场景中的安全性和鲁棒性。
自适应安全强化学习与精确驾驶决策
在动态场景下，为了同时满足车辆横纵向运动中的状态约束需求，本文进一步提出了一种自适应安全强化学习方法，以解决学习更新过程中可能出现的安全性能无法满足的问题。该方法在基于障碍李雅普诺夫函数的安全强化学习算法基础上，引入了非对称障碍李雅普诺夫函数，考虑到非对称状态约束条件，设计了约束自适应算法，以保证所有状态变量始终在安全约束范围内实现最终一致有界收敛。
通过将安全性能和优化性能之间的冲突建模为学习更新中的不等式约束，本文在算法设计中将状态约束的考虑融入了策略更新之中。在复杂工况下，当模型参数发生变化时，该方法能够有效地限制车辆的位置和速度状态，从而避免系统状态进入非安全区域，防止车辆在动态场景中的失稳和控制失效。实验结果表明，采用该方法进行车辆横纵向运动控制时，系统不仅能够保证高效的学习性能，还能有效规避因模型不确定性带来的安全风险问题。
此外，针对复杂场景下的自适应交互行为决策，本文提出了一种基于行为参数的精确驾驶决策方式，构建了一个包含是否换道、加减速行为以及动作时间等行为参数的混杂决策空间。在此基础上，本文提出了嵌入数据模型和优化算法的强化学习决策方法，通过下层策略执行控制器特性数据训练神经网络模型，并使用直接搜索优化算法求解微观驾驶行为，从而有效降低了决策求解的复杂度。这一方法显著提高了基于混杂决策空间学习的效率，使得车辆在面对复杂的交互决策时，能够快速自适应地作出正确决策。
通过优化算法的在线求解，本文实现了在变化场景下的精确交互决策，使得系统在处理复杂行为组合时具有更强的应对能力和适应性。这一研究成果不仅为未来的L4-L5级智能车辆提供了可靠的自学习、自适应决策与控制算法，还显著缩短了算法开发周期，满足了工业界对于自动驾驶算法高效开发的需求。