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基于滚动时域强化学习的智能车辆侧向控制算法
滚动时域 强化学习 智能汽车 侧向控制
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2024/1/16
针对智能车辆的高精度侧向控制问题,提出一种基于滚动时域强化学习(Receding horizon reinforcement learning,RHRL)的侧向控制方法.车辆的侧向控制量由前馈和反馈两部分构成,前馈控制量由参考路径的曲率以及动力学模型直接计算得出;而反馈控制量通过采用滚动时域强化学习算法求解最优跟踪控制问题得到。
终端约束滚动时域控制的次优性分析
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2007/12/13
Abstract讨论了有终端约束的滚动时域控制相对于传统最优控制的次优性问题．首先考虑一
般形式的非线性系统，通过分析有限时域滚动优化的特点，得到了滚动时域控制次优性的上
界；然后将结果进一步应用于线性系统，得到一个量化的评价指标．