基于TD3算法的网联汽车队列控制研究

作     者：张鹏 ZHANG Peng

作者机构：长安大学汽车学院陕西西安710064 

基　　金：西安市科技计划项目(2022JH-GXQY-0074) 

出 版 物：《物流科技》 (Logistics Sci Tech)

年 卷 期：2025年第48卷第7期

页      码：55-59页

摘      要：随着汽车智能化和网联化技术的进步,汽车编队行驶逐渐成为缓解城市交通拥堵的有效手段之一。为了提高队列行驶的安全性和稳定性,文章提出了一种基于双延迟深度确定性策略梯度(Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient,TD3)算法的网联汽车队列控制器。该控制器将队列间距误差和速度误差作为智能体的输入特征,设计了综合考虑队列安全性与稳定性的奖励函数,接着在SUMO仿真平台中搭建训练场景,并进行参数训练。结果表明,与模型预测控制方法相比,提出的TD3算法在安全行驶性能上有显著优势。

主 题 词：网联汽车队列 轨迹优化 深度强化学习 模型预测控制 

学科分类：08[工学] 082303[082303] 082302[082302] 0823[工学-农业工程类] 

D　O　I：10.13714/j.cnki.1002-3100.2025.07.014

馆 藏 号：203158234...