中国研究人员发明多目标深度强化学习策略为更安全环保的自动驾驶电动出行铺平

盖世汽车讯 电动汽车的快速发展以及自动驾驶技术的突破正在重塑未来交通运输，使其朝着更可持续的方向迈进。智能电动汽车，尤其是插电式混合动力汽车，拥有巨大的潜力，可以通过更智能、更协调的运动和动力系统控制，大幅降低能耗和减少排放。然而，要同时实现安全性和卓越的能源效率仍然是一项挑战。传统方法通常将驾驶安全、环保轨迹规划和动力系统能量管理视为独立的任务，导致在复杂的实际驾驶场景中，各方面性能难以兼顾，从而限制了整体性能。

据外媒报道，为了弥合这一差距，中国研究人员推出了智能节能驾驶策略，这是一种基于精细化深度强化学习(DRL)的端到端自动驾驶解决方案。IEDS以多头深度Q网络(DQN)为核心，处理车辆自身状态、周围交通环境和路况等实时输入，同时生成关于变道、速度调整以及发动机和电动机之间扭矩分配的决策。