一种基于深度强化学习算法的汽车主动悬架智能控制方法

摘要

本发明公开了一种基于深度强化学习算法的汽车主动悬架智能控制方法，该方法采集车身参数作为训练数据，并对深度强化学习算法进行自主训练，得到训练好的深度强化学习算法，利用该算法实时调整汽车主动控制悬架的阻尼力或刚度。本发明在主动悬架中引入自学习能力，对可能的情况进行不断的探索，因而学习到比手动编码更优秀的控制策，且提高了主动悬架的实现效率。