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J-GLOBAL ID：202202287834829327   整理番号：22A1048513

モデルベース強化学習を用いた自動車追従シナリオのための電気自動車のエネルギー効率の良い速度計画【JST・京大機械翻訳】

Energy efficient speed planning of electric vehicles for car-following scenario using model-based reinforcement learning

著者 (6件)： Lee Heeyun (Department of Mechanical Engineering, Seoul National University, Seoul 08826, Republic of Korea) ,  Lee Heeyun (Department of Mechanical Engineering, Dankook University, Yongin, Gyeonggi 16890, Republic of Korea) ,  Kim Kyunghyun (Department of Mechanical Engineering, Seoul National University, Seoul 08826, Republic of Korea) ,  Kim Namwook (Department of Mechanical Engineering, BK21 FOUR ERICA-ACE Center, Hanyang University, Ansan, Gyeonggi 15588, Republic of Korea) ,  Cha Suk Won (Department of Mechanical Engineering, Seoul National University, Seoul 08826, Republic of Korea) ,  Cha Suk Won (Institute of Advanced Machines and Design, Seoul National University, Seoul 08826, Republic of Korea)
資料名： Applied Energy  (Applied Energy)
巻： 313  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0097A  ISSN： 0306-2619  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： エコドライブは,エネルギー消費を最小化するように,運転車の戦略に言及するために使用される用語である。ハードウェア変化なしに,エコドライブは,特に自律車両に対して,運転行動を最適化することにより,車両効率を改善する効果的なアプローチである。動的プログラミング,Pontryagin最小原理,モデル予測制御のようなエコ駆動のためのいくつかのアプローチが提案されている。しかし,種々の運転状況において最適車両の速度を制御することは難しい。本研究は,道路傾斜と自動車追従シナリオを含む多様な運転状況における車両のエネルギー消費を低減するためのエコ駆動戦略を導出することを目的とする。強化学習ベースエネルギー効率的速度計画戦略を自律電気自動車のために提案し,それはデータ駆動学習過程を通して最適制御政策を学習する。モデルベースの強化学習アルゴリズムをエコドライブ戦略のために開発した。車両パワートレインのドメイン知識に基づき,自動車の電池エネルギー消費モデルと縦方向動特性モデルを,駆動データから近似し,強化学習に使用した。提案したアルゴリズムを車両シミュレーションを用いて試験し,正確な動的計画法を用いて得られた大域的最適解と比較した。シミュレーション結果は,強化学習アルゴリズムが,エネルギー消費を最小にしながら,道路傾斜と誘導車両からの安全距離のような運転条件を考慮することによって,車両の速度を調整することができることを示した。強化学習アルゴリズムは,動的プログラミング結果に対して93.8%の近最適性能を達成した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最適化 ,  シミュレーション ,  電池 ,  *自動車 ,  動的計画法 ,  道路 ,  *電気自動車 ,  ダイナミックモデル ,  伝動装置 ,  ハードウェア ,  *強化学習 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： 最適解 ,  パワートレイン ,  エコドライブ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： エコドライブ ,  電気自動車 ,  最適制御 ,  強化学習

分類 (2件)： 電気自動車  (QG07020B) ,  エネルギー消費・省エネルギー  (LD01000B)

タイトルに関連する用語 (7件)： モデルベース ,  強化学習 ,  自動車 ,  シナリオ ,  電気自動車 ,  エネルギー効率 ,  計画