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J-GLOBAL ID：201702269934972191   整理番号：17A1520062

無人運転者による強化車両追跡学習アルゴリズムの追跡制御アルゴリズムの強化アルゴリズムについて述べた。【JST・京大機械翻訳】

Reinforcement Learning Algorithm for Path Following Control of Articulated Vehicle

著者 (6件)： Shao Junkai (北京科技大学机械工程学院,北京,100083) ,  Zhao Xuan (北京科技大学机械工程学院,北京100083;北京華為数字技術有限公司,北京100085) ,  Yang Jue (北京科技大学机械工程学院,北京,100083) ,  Zhang Wenming (北京科技大学机械工程学院,北京,100083) ,  Kang Yiting (北京科技大学机械工程学院,北京,100083) ,  Zhao Xinxin (北京科技大学机械工程学院,北京,100083)
資料名： Nongye Jixie Xuebao  (Nongye Jixie Xuebao)
巻： 48  号： 3  ページ： 376-382  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2453A  ISSN： 1000-1298  CODEN： NUYCA3  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 無人運転者による無人車の運転におけるインテリジェント制御の問題を解決するために,強化学習適応PID経路追跡制御アルゴリズムを提案した。まず第一に,実際の走行経路と参照経路の間の偏差をモデルに基づいて確立し,PID制御アルゴリズムに基づいて,強化学習に基づく適応PID経路追跡制御装置を設計した。この制御装置は,横方向の偏差,方向角の偏差,曲率の偏差を入力とし,角度の制御量を出力とし,強化学習アルゴリズムを用いてPIDパラメータをオンラインで適応的に調整する。最後に,実際の道路試験において,制御器の経路追跡品質を検証し,従来のPID制御結果と比較した。実験結果は,従来のPID制御装置と比較して,強化学習適応PID制御装置が効果的にオーバシュートと振動を減少することができて,正確な追跡参照経路を実現して,システムの動的性能と定常状態誤差性能の最適化を達成することができることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 品質 ,  強化学習 ,  最適化 ,  曲率 ,  *アルゴリズム ,  オーバシュート ,  走行 ,  *学習アルゴリズム ,  制御装置
準シソーラス用語： PID制御 ,  経路トラッキング ,  インテリジェント制御 ,  無人車 ,  *制御アルゴリズム ,  *無人運転 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： articulated vehicle ,  driving ,  reinforcement learning ,  path following

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 強化 ,  アルゴリズム ,  追跡制御