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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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智能化冲洗是解决电气化铁路绝缘子人工冲洗弊端的有效途径,而智能化冲洗的关键在于绝缘子识别、定位。通过对现有智能冲洗设备的分析,提出一种铁路绝缘子定位、跟踪方法,该方法基于传感器信息,采用启发式Q(λ)学习算法,可快速、准确找到绝缘子。首先建立铁路绝缘子水冲洗环境模型,接着为解决传统Q(λ)学习算法盲目学习导致收敛速度慢的问题,通过搜索支柱特征调整奖赏函数,设计启发式策略函数并融入Q(λ)学习中,提高算法的学习和收敛速度。最后分别对传统Q(λ)学习算法和启发式Q(λ)学习算法进行Matlab仿真实验,确定最佳参数设置,仿真结果表明启发式Q(λ)算法的正确性和可行性。 相似文献
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根据空间矢量脉宽调制技术与正弦脉宽调制(SPWM)注入零序分量等效原理,设定在SPWM中引入零矢量分配因子K_0。通过K_0对零矢量U_0和U_7作用时间的不同分配得到特定零矢量PWM调制方式。针对这些调制方式各自在控制上的优劣,提出一种组合型随机零矢量分配的PWM(RZDPWM)调制方法。该方法将零矢量由特定模式转换为随K_0实时变化随机模式,通过调制比m对调制波进行分段处理,能够有效降低功率器件的开关损耗,减小总谐波畸变率和系统的电磁干扰。最后通过MATLAB仿真验证了所提出方法的优越性。 相似文献
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我国客运专线以高架桥为主,接触网遭受雷击的概率较大。为了减轻雷电对接触网造成的危害,在分析国内外接触网防雷情况的基础上,引入了高速铁路电气几何模型(EGM)。通过对模型的分析计算以及与现有防雷措施的比较,同时结合杭深高铁杭州供电段的防雷现状,提出了杭深高铁杭州供电段接触网防雷的改进措施,得出了杭州供电段每百公里每年的雷击跳闸率,为杭州供电段制定相关防雷指标及改进方案提供了理论依据。 相似文献
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水作为季冻土发生冻胀的主要条件之一,对土体的冻胀特性有显著影响。本文选取长白铁路扩能改造工程CBSG-3标段沿线不同路基土样,基于开放系统下的室内季冻土冻胀试验,开展-15℃下的单向冻结补水试验,探究不同土样在饱和补水和非饱和补水工况下的冻胀特性。结果表明,不同土样冻胀量发展大都经历三个阶段:快速增长—缓慢增长—保持稳定;土样本身含水率和外界水源都可显著增加土的冻胀率,在饱和补水与非饱和补水工况下,淤泥质粉质黏土冻胀率最大分别为38.8%、31.2%,粉砂土的冻胀率最小分别为21.7%、11.1%。基于研究结果,制定不同路段的路基防冻胀措施。 相似文献
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本文介绍无线射频识别技术(RFID)的基本原理,重点阐述基于RFID的LANDMARC定位算法的原理与过程。在此基础上,综合考虑铁路隧道内折射、反射、多径效应等因素对场强的影响,分析LANDMARC定位算法的不足,将此算法进行改进,提出自适应LANDMARC k-邻居算法,结合RF Code公司的硬件系统,将其应用到铁路隧道人员定位系统中。实验证明改进的算法具有更高的定位精度:定位精度在1m以内的标签占70%,比原来算法的60%提高10%;93%的标签定位误差小于1.5m,且最大误差控制在2.5m以内。对提高隧道内人员的安全管理水平具有重要意义。 相似文献