基于增强学习和车辆动力学的高速公路自主驾驶研究



基于增强学习和车辆动力学的高速公路自主驾驶研究

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基于增强学习和车辆动力学的高速公路自主驾驶研究

论文目录
主要英文缩略语的中英文对照表	第11-12页
摘要	第12-14页
Abstract	第14-16页
第一章绪论	第16-33页
· 研究背景	第16-17页
· 高速公路自主驾驶的研究进展	第17-21页
· 高速公路自主驾驶的研究现状	第18-20页
· 高速公路自主驾驶的关键技术	第20-21页
· 车辆动力学仿真建模的研究进展	第21-23页
· 集中参数仿真模型	第21-23页
· 多体参数仿真模型	第23页
· 增强学习的研究进展	第23-29页
· 典型增强学习方法	第25-26页
· 面向连续空间的增强学习方法	第26-28页
· 结构化增强学习方法	第28页
· 多目标增强学习方法	第28-29页
· 本文的主要研究内容、组织结构和主要贡献	第29-33页
· 本文的主要研究内容和组织结构	第30-31页
· 论文的主要成果和贡献	第31-33页
第二章基于连续空间的增强学习方法研究	第33-60页
· MDP和RL方法	第33-40页
· MDP	第33-36页
· RL方法	第36-38页
· API方法	第38-40页
· 针对连续状态空间的改进KLSPI算法	第40-54页
· 基于改进核稀疏化过程的离线KLSPI算法	第40-51页
· 基于主动采样的在线KLSPI算法	第51-54页
· 针对连续行为空间的改进API算法	第54-59页
· CAPI算法中的基函数	第54页
· CAPI算法中的快速策略搜索	第54-55页
· CAPI算法中的基函数自适应筛选方法	第55-57页
· 仿真测试	第57-59页
· 小结	第59-60页
第三章基于二叉树的HAPI和基于序贯加权和的MORL	第60-82页
· 基于二叉树MDP分解的HAPI方法	第60-73页
· 基于二叉树的MDP分解方法	第60-64页
· HAPI算法	第64-66页
· HAPI算法的性能分析	第66-69页
· HAPI算法的性能测试	第69-73页
· 基于序贯加权和MORL方法	第73-80页
· 求解MORL问题的基本框架	第73-75页
· 基于加权和MORL算法	第75-76页
· 基于序贯MORL算法	第76-77页
· 基于序贯加权和MORL算法	第77-78页
· 算法性能测试	第78-80页
· 小结	第80-82页
第四章高速公路环境中的车辆动力学仿真建模	第82-111页
· 仿真建模思路	第82-84页
· 转向模型	第84-86页
· 转向传动比	第84页
· 转向轮的协调转角	第84-86页
· 车体动力学模型	第86-97页
· 坐标变换	第86-88页
· 道路模型	第88-89页
· 轮胎模型	第89-92页
· 车身与悬架模型	第92-96页
· 道路坐标系的更新	第96-97页
· 驱动-制动模型	第97-101页
· 驱动系统建模	第97-100页
· 制动系统建模	第100-101页
· 仿真模型验证	第101-110页
· 纵向动态响应模型验证	第102-105页
· 侧向动态响应模型验证	第105-108页
· 特征值选取与模型精度	第108-110页
· 小结	第110-111页
第五章高速公路环境中汇入车流时的最短安全距离	第111-135页
· 高速公路环境模型	第111-113页
· 自主车的控制器设计	第113-121页
· 基于扰动观测的纵向速度控制	第114-118页
· 基于圆弧追踪的路径跟踪控制	第118-121页
· 自主车的规划器设计	第121-123页
· 纵向速度规划	第121-122页
· 路径规划	第122-123页
· 自主车汇入车流时的最短安全距离	第123-134页
· 汇入车流过程中的安全性分析	第123-124页
· 最短安全距离的仿真结果	第124-134页
· 小结	第134-135页
第六章基于增强学习的高速公路自主驾驶	第135-153页
· 基于CAPI算法的自主车纵向速度控制	第135-143页
· 纵向速度学习控制的MDP建模	第136页
· 纵向速度学习控制的仿真测试	第136-143页
· 基于增强学习的自主驾驶决策	第143-152页
· 自主驾驶过程的MDP建模	第143-145页
· 自主驾驶策略的仿真求解	第145-146页
· 自主驾驶策略的性能评估	第146-152页
· 小结	第152-153页
第七章总结与展望	第153-156页
· 论文工作总结	第153-154页
· 进一步研究展望	第154-156页
致谢	第156-158页
参考文献	第158-168页
作者在学期间取得的学术成果	第168-169页

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