基于深度强化学习的匝道汇入与插电式混合动力车辆功率分配的协同优化
系统与控制
2022-03-08 v1 系统与控制
摘要
当前关于自动匝道汇入的深度强化学习（DRL）研究忽略了车辆动力总成与动力学。本工作考虑使用DRL实现功率分流型插电式混合动力车辆（PHEV）——2015款丰田普锐斯插电版——的自动匝道汇入。匝道汇入控制与PHEV能量管理被协同优化，使得DRL策略直接输出发动机与电动机之间的功率分配。测试结果表明，DRL可成功用于协同优化，实现无碰撞的匝道汇入。与上层匝道汇入控制与下层PHEV能量管理独立依次执行的串行方法相比，我们发现协同优化导致了经济但颠簸的匝道汇入，而串行方法由于在设计上层匝道汇入控制器时忽略动力总成功率限制约束，可能导致碰撞。
引用
@article{arxiv.2203.03113,
title = {Co-Optimization of On-Ramp Merging and Plug-In Hybrid Electric Vehicle Power Split Using Deep Reinforcement Learning},
author = {Yuan Lin and John McPhee and Nasser L. Azad},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.03113},
year = {2022}
}