一种面向动态场景的混动汽车自适应能量管理方法
摘要文本
本发明涉及一种面向动态场景的混动汽车自适应能量管理方法，属于混动汽车能量管理策略技术领域，解决了现有技术中对实际工况的模拟精度差、与实际交通拥堵情况和驾驶人行为不相符和存在一定的不可解释性、安全性差的问题。本发明有效利用车机导航信息，对出行路况进行针对性训练，提高适应性，同时对全局交通特征进行学习，使效果更接近全局最优；考虑驾驶风格的影响，能够适应不同风格驾驶员的驾驶表现，具有个性化特征；具象化奖励函数，提高算法的鲁棒性；考虑状态对动作选择的影响，提升学习效果的同时能够加速收敛，将Dueling DQN的训练过程放在云端进行，大大提升训练速度，做到了实时应用；同时也提高了操作的安全性。
申请人信息
- 申请人:北京航空航天大学
- 申请人地址:100191 北京市海淀区学院路37号
- 发明人: 北京航空航天大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种面向动态场景的混动汽车自适应能量管理方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410166841.3 |
| 申请日 | 2024/2/6 |
| 公告号 | CN117698685A |
| 公开日 | 2024/3/15 |
| IPC主分类号 | B60W20/11 |
| 权利人 | 北京航空航天大学 |
| 发明人 | 董鹏; 张源博; 赵俊玮; 刘学武; 徐向阳; 张辉; 刘艳芳; 王书翰 |
| 地址 | 北京市海淀区学院路37号 |
专利主权项内容
1.一种面向动态场景的混动汽车自适应能量管理方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1.根据车机导航数据能够提供的动态场景数据类型，预先构建覆盖所有动态场景数据类型的第一仿真环境；步骤S2.构建虚拟驾驶场景，并对驾驶风格的表现类型进行区分，然后在每一种驾驶风格的表现类型下挑选驾驶人，并通过驾驶模拟器在虚拟驾驶场景中提取驾驶行为信息和场景信息作为专家经验；步骤S3.将第一仿真环境作为体现不同驾驶风格的驾驶行为模型的训练环境，基于专家经验，通过对抗逆强化学习算法训练获得对应不同驾驶风格的驾驶行为模型，使其能够根据场景信息输出驾驶行为，控制仿真车辆无碰撞地通过第一仿真环境；步骤S4.获取车机导航提供的交通特征数据，用于搭建符合交通特征的第二仿真环境，选取符合驾驶人驾驶风格的驾驶行为模型在第二仿真环境中运行，从而得到全局拟人工况；步骤S5.基于Dueling DQN算法训练混动传动系统工作模式选择模型，将全局拟人工况作为训练集，在云端训练得到混动传动系统工作模式选择模型；步骤S6.开始驾驶行程后，将混动传动系统工作模式选择模型参数下载至车端，根据行驶状态在车端实时进行模式选择；确定模式后，根据动力源特征确定每种工作模式下的扭矩分配规则，依据相应的扭矩分配规则对能量进行分配，以满足当前的驾驶人扭矩需求。