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提高人类驾驶人的接受度是自动驾驶汽车未来的重要方向,而深度强化学习是其发展的一项关键技术。为了解决人机混驾混合交通流下的换道决策问题,利用深度强化学习算法TD3(Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)实现自动驾驶汽车的自主换道行为。首先介绍基于马尔科夫决策过程的强化学习的理论框架,其次基于来自真实工况的NGSIM数据集中的驾驶数据,通过自动驾驶模拟器NGSIM-ENV搭建单向6车道、交通拥挤程度适中的仿真场景,非自动驾驶车辆按照数据集中驾驶人行车数据行驶。针对连续动作空间下的自动驾驶换道决策,采用改进的深度强化学习算法TD3构建换道模型控制自动驾驶汽车的换道驾驶行为。在所提出的TD3换道模型中,构建决策所需周围环境及自车信息的状态空间、包含受控汽车加速度和航向角的动作空间,同时综合考虑安全性、行车效率和舒适性等因素设计强化学习的奖励函数。最终在NGSIM-ENV仿真平台上,将基于TD3算法控制的自动驾驶汽车换道行为与人类驾驶人行车数据进行比较。研究结果表明:基于TD3算法控制的车辆其平均行驶速度比人类驾驶人的平均行车速度高4.8%,在安全性以及舒适性上也有一定的提升;试验结果验证了训练完成后TD3换道模型的有效性,其能够在复杂交通环境下自主实现安全、舒适、流畅的换道行为。 相似文献
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为解决地铁接触轨几何状态参数人工检测精度低、效率低、工人劳动强度大等问题,在调研国内外相关技术现状的基础上,充分考虑测量精度和效率要求、测量空间对测量机构体积和质量的限制等内外部因素,研发一种基于平行四边形机构的臂式地铁接触轨几何状态参数连续检测小车。小车基于接触式测量原理,对小车进行机械机构设计和参数设计,建立数学模型,然后对采集的数据进行计算分析,验证接触式测量的有效性。试验证明,该检测小车拉出值的综合检测精度达到0. 1 mm,导高综合检测精度达0. 17 mm,其测量效率和精度能很好地满足地铁接触轨几何状态参数检测的要求。 相似文献
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综合研究地铁机电设备运行特性,实现从被动故障修和计划修向主动智能状态修的跨越。提出一种地铁机电设备健康管理评价方法,通过失效实验验证机电设备状态量的门槛阈值,利用数学模型对设备状态进行量化,并基于状态量健康指标评判设备状态的优劣。在此基础上,运用MATLAB拟合时间与设备健康指数之间的非线性关系模型,求解并预测设备健康状态及维护时间节点,对科学规划设备检修周期、提前预判设备状态具有重要的理论及实践指导意义。研制设备状态量智能采集装置,通过上位机实时计算验证、预判,并在郑州地铁1号线进行充分验证,达到预期效果。 相似文献
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梁单元形函数在车桥时变系统振动分析中的选取研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在阐述移动连接单元动力特性的基础上,提出了车桥时变系统振动分析中梁单元形函数所应满足的条件;导出了适合此系统振动分析的梁单元五次形函数,并通过算例分析了梁单元形函数的选取对此系统振动响应的影响。计算结果表明:选用三次形函数会导致梁单元结点处曲率的不连续,影响此系统振动响应的计算精度;选用五次形函数满足了移动连接单元对形函数的要求,获得更精确的计算结果。 相似文献
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针对2010-07-25日武广高铁耒阳西站的供电故障,分析了设备存在的缺陷,提出了完善武广高铁车站自动与远程控制供电的方案,并组织进行了改造。 相似文献