一种基于强化学习算法的横纵耦合车辆编队预测控制方法

被引：0

申请号：

CN202211087600.7

申请日：

2022-09-07

公开(公告)号：

CN115454065A

公开(公告)日：

2022-12-09

发明(设计)人：

于树友李云勇冯阳阳盛恩聪林宝君陈虹

申请人：

申请人地址：

130022 吉林省长春市南关区人民大街5988号

IPC主分类号：

G05D102

IPC分类号：

G06F3020 G06N304 G06N308

代理机构：

北京奇眸智达知识产权代理有限公司 11861

代理人：

樊进茹

法律状态：

公开

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2022-12-09	公开	公开
2022-12-27	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G05D 1/02 申请日:20220907

共 50 条

[1]

一种基于强化学习算法的横纵耦合车辆编队预测控制方法 [P].

于树友 ;

李云勇 ;

冯阳阳 ;

盛恩聪 ;

林宝君 ;

陈虹 .

中国专利 :CN115454065B ,2024-09-06

[2]

一种基于深度强化学习算法的车辆编队规划控制方法 [P].

于树友 ;

孙绍瑜 ;

李文博 ;

林宝君 ;

陈虹 .

中国专利 :CN119668112A ,2025-03-21

[3]

一种基于深度强化学习算法的车辆编队规划控制方法 [P].

于树友 ;

孙绍瑜 ;

李文博 ;

林宝君 ;

陈虹 .

中国专利 :CN119668112B ,2025-11-11

[4]

一种基于强化学习与模型预测控制的车辆队列横纵向耦合控制方法 [P].

李永福 ;

朱永薪 ;

李珅琳 ;

赵杭 ;

黄鑫 .

中国专利 :CN120972566A ,2025-11-18

[5]

一种基于指导学习的深度强化学习车辆队列控制方法 [P].

陈建忠 ;

吴晓宝 ;

许智赫 ;

吕泽凯 ;

王文杰 .

中国专利 :CN116088502B ,2025-09-16

[6]

一种基于ESO的车辆轨迹跟踪预测控制方法 [P].

刘安东 ;

周时钎 ;

秦冬冬 ;

林秀锐 .

中国专利 :CN115407659B ,2024-08-13

[7]

一种基于ESO的车辆轨迹跟踪预测控制方法 [P].

刘安东 ;

周时钎 ;

秦冬冬 ;

林秀锐 .

中国专利 :CN115407659A ,2022-11-29

[8]

一种基于深度强化学习算法的车辆主动悬架控制方法 [P].

沈钰杰 ;

莫雯竣 ;

杜甫 ;

杨晓峰 ;

赵艳辉 ;

张天一 ;

孙克诚 ;

崔津豪 ;

马东新 .

中国专利 :CN120863266A ,2025-10-31

[9]

基于强化学习优化权重参数的无人车辆模型预测控制方法 [P].

苏波 ;

马锐翔 ;

郑莉 ;

马蓓 ;

夏昭阳 ;

刘懿纳 ;

赵铁瑞 ;

张柏华 ;

赵爱迪 ;

程帅 ;

李强强 ;

郭江华 ;

李春锁 .

中国专利 :CN120370790A ,2025-07-25

[10]

一种基于强化学习的自动驾驶汽车运动控制方法 [P].

何舒平 ;

程纬地 ;

任乘乘 ;

王广宇 .

中国专利 :CN117911414B ,2024-10-15

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