科创中国
基于多智能体联邦强化学习的车路协同决策控制架构
发布时间: 2024-11-21
基本信息
合作方式：
技术转让
成果类型：
发明专利
行业领域：
电子信息技术,智能交通技术
成果介绍
单车智能的感知范围和计算能力有限，难以满足复杂交通状况下的决策控制需求。车路协同技术通过车辆和道路基础设施的信息交换，实现基于协同感知的决策控制过程和计算负载转移，为复杂交通情况下的自动驾驶提供新的解决方案。本项目充分利用项目组所开发的激光雷达，设计基于特征蒸馏的车路协同感知架构，构建内嵌车辆动力学特性的决控一体化模型，实现车辆与道路深度协同。在智能驾驶测试场或离线测试库条件下，实现高精度目标检测和高可靠性控制表现，性能指标包括：
1）车路协同目标检测精度>72%，世界第一
2）检测模型响应速度≤11ms
平均驾驶得分>93%
成果亮点
面向复杂道路环境下自动驾驶安全需求，针对单车智能存在有局限，无法满足高可靠性决策控制的现状，进行基于多智能体联邦强化学习的车路协同决策控制技术研究，具体包括:针对单车自主感知视野盲区消除和远距离感知难题，研究车路多模态异构数据协同感知算法，实现车辆共视目标协同广域感知；针对纯数据驱动模型的可解释性、泛化性难题，研究基于数据机理耦合建模的车路协同决策控制方法，提出兼顾行驶性能和交通效能的强化学习奖励函数，实现规则引导下的数据驱动训练；针对多智能体群体优化难题，研究数据机理耦合评估体系，设计基于智能底盘的舒适性量化指标，搭建了多智能体局部最优和全局最优综合考量框架，实现样本效率和模型鲁棒性的平衡。
团队介绍
江苏大学智能网联汽车研发团队由国家杰青、中国汽车工程学会会士蔡英凤教授领衔，团队是江苏省“六大人才高峰”创新人才团队，拥有教授和副教授15名，核心成员多人次获“青年长江学者、国家青拔、青年人才托举工程、省杰青、省优青”等称号。
团队长期聚焦于汽车智能控制领域的研究，在汽车复杂环境融合感知、强交互场景智能决策和底盘动力学一体化控制等方面积累了丰富成果。近5年，团队承担了汽车智能化方向国家重点研发计划、国家基金重点等60多项课题，获得省部级科技进步一等奖7项，授权发达国家PCT专利20多件、中国发明专利300多件。与比亚迪、吉利、奇瑞、中国汽研等头部企业开展合作，促进了我国汽车与交通行业的科技进步。
成果资料
下载app