典型文献
基于强化学习算法的地下铲运机车速控制
文献摘要：
针对铲运机无人驾驶行驶时车速变化难控制的问题,将强化学习算法应用于车速的控制,使车辆在各种状态下车速保持平滑稳定.对比了强化学习算法和经验法、模糊控制、传统PID控制、滑膜控制、逆控制、智能优化算法等算法,分析并设计了强化学习策略,推导出了强化学习模型,即控制车速和上一时刻车速、上一时刻航向角偏差、上一时刻位置偏差的关系,计算相关参数,进行了仿真实验并验证了模型的正确性.结果表明,相对于传统的模糊化分级控制车速和经验法,强化学习算法控制可很好地提升车速变化的稳定性,可根据环境和自身状态车速变化,灵活、正确地调节车速变化,很好地提高车辆的动态性能并减少误差.
文献关键词：
地下铲运机;强化学习;无人驾驶;车速控制
中图分类号：
作者姓名：
王伯健;战凯;郭鑫;石峰;高泽宇
作者机构：
北京矿冶研究总院,北京 100160;北京科技大学 机械工程学院,北京 100083
文献出处：
引用格式：
[1]王伯健;战凯;郭鑫;石峰;高泽宇-.基于强化学习算法的地下铲运机车速控制)[J].矿冶,2022(02):99-104
A类：
B类：
强化学习算法,地下铲运机,机车,车速控制,无人驾驶,速变,算法应用,下车,持平,经验法,模糊控制,PID,滑膜控制,逆控制,智能优化算法,学习策略,控制车,航向角,位置偏差,模糊化,分级控制,算法控制,高车,动态性能,减少误差
AB值：
0.316789
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