摘要 | 第11-13页 |
ABSTRACT | 第13-14页 |
符号列表 | 第15-17页 |
第一章 绪论 | 第17-33页 |
1.1 课题研究背景与研究意义 | 第17-18页 |
1.2 增强学习与近似动态规划研究概况 | 第18-24页 |
1.2.1 基于值函数逼近的增强学习算法 | 第19-20页 |
1.2.2 基于直接策略搜索与近似策略迭代的增强学习算法 | 第20页 |
1.2.3 近似动态规划方法 | 第20-23页 |
1.2.4 增强学习与近似动态规划的应用 | 第23-24页 |
1.3 自主驾驶汽车及运动控制方法研究现状 | 第24-29页 |
1.3.1 自主驾驶汽车研究概述 | 第24-27页 |
1.3.2 自主驾驶汽车运动控制研究现状 | 第27-29页 |
1.4 研究内容及主要贡献 | 第29-33页 |
1.4.1 本文研究内容 | 第29-31页 |
1.4.2 本文主要贡献 | 第31-33页 |
第二章 增强学习理论基础及基于核的近似动态规划方法 | 第33-60页 |
2.1 马尔可夫决策过程的基本概念 | 第33-36页 |
2.2 ADP方法的理论框架及原理 | 第36-41页 |
2.2.1 HDP算法 | 第36-38页 |
2.2.2 DHP算法 | 第38-41页 |
2.3 基于核的近似动态规划方法 | 第41-50页 |
2.3.1 KADP方法的统一架构 | 第41-44页 |
2.3.2 KHDP算法 | 第44页 |
2.3.3 KDHP算法 | 第44-46页 |
2.3.4 收敛性与控制性能分析 | 第46-50页 |
2.4 仿真研究 | 第50-56页 |
2.4.1 一级倒立摆控制问题 | 第50-55页 |
2.4.2 二级倒立摆控制问题 | 第55-56页 |
2.5 实验研究 | 第56-59页 |
2.5.1 一级倒立摆在线学习控制 | 第57-58页 |
2.5.2 二级倒立摆控制实验 | 第58-59页 |
2.6 本章小结 | 第59-60页 |
第三章 基于图拉普拉斯的近似动态规划方法 | 第60-81页 |
3.1 流形学习与谱图理论 | 第60-62页 |
3.1.1 流形学习概述 | 第60-61页 |
3.1.2 谱图理论及构图方法 | 第61-62页 |
3.2 基于图拉普拉斯的ADP方法 | 第62-71页 |
3.2.1 GL-ADP方法的统一框架 | 第62-65页 |
3.2.2 GL-HDP算法 | 第65-67页 |
3.2.3 GL-DHP算法 | 第67-68页 |
3.2.4 计算代价与控制性能分析与讨论 | 第68-71页 |
3.3 仿真研究 | 第71-80页 |
3.3.1 CSTR控制问题 | 第71-75页 |
3.3.2 板球系统控制问题 | 第75-80页 |
3.4 本章小结 | 第80-81页 |
第四章 滚动优化的近似动态规划方法 | 第81-105页 |
4.1 有限时域近似动态规划方法理论 | 第81-82页 |
4.2 滚动时域的近似动态规划方法 | 第82-95页 |
4.2.1 滚动时域增量近似动态规划方法 | 第82-84页 |
4.2.2 滚动时域迭代近似动态规划方法 | 第84-95页 |
4.3 仿真研究 | 第95-104页 |
4.3.1 滚动时域增量DHP算法的仿真研究 | 第95-101页 |
4.3.2 滚动时域迭代DHP算法的仿真研究 | 第101-104页 |
4.4 本章小结 | 第104-105页 |
第五章 基于KDHP算法的自主驾驶车辆侧向控制研究 | 第105-133页 |
5.1 自主车侧向控制的MDP模型 | 第105-111页 |
5.1.1 自主车与道路模型 | 第106-107页 |
5.1.2 侧向误差模型 | 第107-109页 |
5.1.3 侧向控制问题的MDP模型 | 第109-111页 |
5.2 基于KDHP算法的自主车侧向控制器设计 | 第111-114页 |
5.3 仿真研究 | 第114-121页 |
5.3.1 变换车道 | 第116-118页 |
5.3.2 8字形跟踪 | 第118-119页 |
5.3.3 校园道路 | 第119-121页 |
5.4 实车实验 | 第121-132页 |
5.4.1 大曲率路径的侧向控制实验 | 第122-124页 |
5.4.2 校园道路的侧向控制实验 | 第124-127页 |
5.4.3 城市道路的侧向控制实验 | 第127-129页 |
5.4.4 高速公路的侧向控制实验 | 第129-132页 |
5.5 本章小结 | 第132-133页 |
第六章 结论与展望 | 第133-135页 |
6.1 论文工作总结 | 第133-134页 |
6.2 对未来工作的展望 | 第134-135页 |
致谢 | 第135-137页 |
参考文献 | 第137-153页 |
作者在学期间取得的学术成果 | 第153-154页 |