一种基于指导学习的深度强化学习车辆队列控制方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202211623780.6

申请日：

2022-12-16

公开(公告)号：

CN116088502B

公开(公告)日：

2025-09-16

发明(设计)人：

陈建忠吴晓宝许智赫吕泽凯王文杰

申请人：

西北工业大学

申请人地址：

710072 陕西省西安市友谊西路

IPC主分类号：

G05D1/43

IPC分类号：

G05D1/65 G05D1/633 G05D1/644 G05D109/10

代理机构：

西安凯多思知识产权代理事务所(普通合伙) 61290

代理人：

刘涛

法律状态：

授权

国省代码：

陕西省西安市

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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
2025-09-16	授权	授权

共 50 条

[1]

一种融合深度强化学习通信时延补偿的车辆队列协同控制方法 [P].

赵杭 ;

刘洋 ;

李永福 ;

谭玉峰 .

中国专利 :CN120406453A ,2025-08-01

[2]

一种基于深度强化学习的无人车高精度轨迹跟踪控制方法 [P].

林立雄 ;

林庆彬 ;

黄伯敏 ;

许志平 ;

朱培斌 .

中国专利 :CN121028794A ,2025-11-28

[3]

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

[4]

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

[5]

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

[6]

一种基于深度强化学习的车辆侧倾稳定性控制方法 [P].

夏光 ;

唐家宏 ;

李涛 ;

张博 ;

刘垚源 ;

吴见阳 ;

王晓飞 ;

白嘉乐 ;

吴士标 ;

周大洋 ;

张晨昊 .

中国专利 :CN120245659A ,2025-07-04

[7]

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 :CN115454065A ,2022-12-09

[8]

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

[9]

基于多智能体深度强化学习的商业建筑HVAC控制方法 [P].

余亮 ;

孙毅 ;

岳东 ;

邹玉龙 .

中国专利 :CN111144793B ,2020-05-12

[10]

一种基于深度强化学习算法的车辆汇合控制方法 [P].

董舒 .

中国专利 :CN112590792A ,2021-04-02

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