【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于智能驾驶领域，具体涉及一种基于鲁棒强化学习的电动汽车编队协同控制方法。
技术介绍
1、在网联车队的控制中，电动汽车编队协同控制是一项核心技术，它涉及到车辆自动保持适当的车距以及响应前车速度变化的能力。传统的控制方法，如pid控制和基于模型的预测控制，虽然在某些场景下表现可靠，但在面对复杂交通环境和多变路况时，它们的适应性和灵活性受到限制。近年来，深度强化学习(drl)作为一种先进的控制策略被引入，因其能够通过与环境的交互学习最优控制策略而备受关注。
2、然而，深度强化学习在应用于车辆编队控制时，往往面临模型过于依赖训练数据分布的问题，导致在存在扰动的环境下性能下降，这限制了其在实际驾驶场景中的推广。
技术实现思路
1、针对现有技术中存在的不足，对智能网联电动汽车车辆编队，本专利技术提出了一种基于鲁棒强化学习的电动汽车编队协同控制方法，该方法在drl的基础上引入鲁棒训练机制，从而增强模型的泛化能力和鲁棒性。通过在不同驾驶循环的模拟环境下训练，模型被训练以预测和适应多...
【技术保护点】
1.一种基于鲁棒强化学习的电动汽车编队协同控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于鲁棒强化学习的电动汽车编队协同控制方法，其特征在于，所述车辆i的三阶纵向动力学模型为：
3.根据权利要求2所述的基于鲁棒强化学习的电动汽车编队协同控制方法，其特征在于，所述控制目标具体如下：
4.根据权利要求3所述的基于鲁棒强化学习的电动汽车编队协同控制方法，其特征在于，所述步骤3具体实现过程如下：
5.根据权利要求4所述的基于鲁棒强化学习的电动汽车编队协同控制方法，其特征在于，所述奖励部分Re设计为：
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