为保障矿用电机车的安全稳定运行,实现电机车运输过程中避障的自主化与智能化,提出了一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)算法的电机车防撞及避障策略。通过融合电机车行驶环境中的多源特征数据,作为DDPG算法网络的状态输入,结合奖励函数、OU噪声来训练智能体,进而输出确定性防撞避障策略至电机车整车控制器,以控制电机车完成转向、调速、制动及报警等避障动作。仿真测试结果表明,所设计的避障防撞策略有效解决了电机车在井下复杂工况中的运行控制问题,对电机车的少人、无人化驾驶研究具有一定的意义。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
