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511.
作为高级别自动驾驶的下一代技术方向,类脑学习以深度神经网络为策略载体,以强化学习为训练手段,通过与环境的交互探索实现策略的自我进化,最终获得从环境状态到执行动作的最优映射。目前,类脑学习方法主要用于自动驾驶的决策与控制功能设计,它的关键技术包括:界定策略设计的系统框架、支持交互训练的仿真平台、决定策略输入的状态表征、定义策略目标的评价指标以及驱动策略更新的训练算法。本文重点梳理了自动驾驶决策控制的发展脉络,包括两类模块化架构(分层式和集成式)和3种技术方案(专家规则型、监督学习型和类脑学习型);概述了当前主流的自动驾驶仿真平台;分析了类脑决控的3类环境状态表征方法(目标式、特征式和组合式);同时介绍了自动驾驶汽车的五维度性能评价指标(安全性、合规性、舒适性、通畅性与经济性);然后详述了用于车云协同训练的典型强化学习算法及其应用现状;最后总结了类脑自动驾驶技术的问题挑战与发展趋势。 相似文献
512.
为保证车用永磁同步电机转子铁芯具有承受较大剥离力的能力,又避免对转子铁芯进行破坏性的剥离实验,本文基于力能等效原则并引入双线性内聚力模型,对叠铆型和胶粘型铁芯进行建模,并通过仿真获得转子铁芯剥离力。首先,构建了电机转子铁芯剥离实验平台,比较了两种叠压工艺的最大剥离力,接着,利用ANASY Maxwell软件对两种工艺下永磁同步电机空载径向磁密进行了仿真分析。结果表明,采用胶粘工艺可大幅提高铁芯的剥离强度,同时提高了胶粘型铁芯电机的运行效率和气隙磁场的正弦度,降低了电机运行电流和损耗。 相似文献
513.