本發明公開了一種燃料電池汽車多信號燈車速規劃方法,構建包含個交通信號燈的深度強化學習DRL訓練場景,建立燃料電池汽車FCV訓練模型和交通信號燈模型;定義多信號燈訓練DRL環境的狀態空間、動作空間和獎勵函數;在訓練環境中對DRL網絡進行訓練,得到與對應的訓練好的DRL車速規劃模型DRL?L;將訓練好的DRL?L模型應用到復雜的測試場景,得到全局經濟車速;建立FCV動力傳動系統模型,在電量維持模式下利用動態規劃算法DP計算測試場景下全局車速規劃結果的氫耗,并比較不同
聲明:
“燃料電池汽車多信號燈車速規劃方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
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