国内科研远程1V1-基于强化学习的智能车巡航控制研究

国内科研远程1V1-基于强化学习的智能车巡航控制研究

国内科研远程1V1-基于强化学习的智能车巡航控制研究
项目类别: 项目时间:48课时科研基础课+15课时学术写作基础课 项目地点:1v1线上定制辅导 适合学生:有意提高自身知识水平及学术能力的学生
项目简介

       计算机科学

  一封专属导师推荐信

  一封完整的科研报告

  一次完整的科研经历

  【计算机科学】

  基于强化学习的智能车巡航控制研究

  1、项目介绍

  正式科研:1v1线上定制辅导

  项目收获:科研报告、导师推荐信

  科研补充包:48课时科研基础课+15课时学术写作基础课

  2、涉及领域

  本课题涉及到车辆智能 | 巡航控制 | 汽车动力学 | 强化学习等方面的知识,适合申请车辆工程 | 自动驾驶 | 人工智能 | 计算机科学 | 强化学习 | 控制工程 | 计算机科学等相关专业的学生

  3、适合人群

  有意提高自身知识水平及学术能力的学生

  有意掌握最前沿科研热点及科研方法的学生

  有留学意向、跨专业深造的学生

  4、研究前沿性

  智能汽车因其在解决社会交通问题以及军事、农业等特种作业问题上的巨大潜力而受到广泛关注 。巡航控制系统是智能汽车自主驾驶的基础,其任务为根据一定规则驱动或制动控制车辆达到并保持期望车速。但是智能汽车行驶过程具有显著的时变非线性特性,并存在诸多未知干扰,面向控制器设计的参数化精确建模困难,这些因素都将影响纵向控制效果。

  本项目通过引入强化学习,训练巡航控制模型的关键参数向趋于稳定方向调整,从而有助于降低非完整运动约束系统所带来的风险,提升汽车控制品质,为智能车动力学控制设计及应用提供了参考。

  5、研究介绍

  本项目主要的研究对象是智能车巡航控制系统。在本项目中,学生首先学习了解智能车巡航控制以及强化学习相关的基础知识和原理,学习智能车巡航基础模型,形成个人研究思路;其次,学生将学习掌握本项目所使用的研究方法及相关软件,确定具体研究方案;最后,学生将使用理论分析与建模仿真完成个人研究,并根据结果对提出的巡航控制方案作出综合评述。

  通过本项目,学生拓宽了自动驾驶、智能驾驶领域的知识储备,熟悉了车辆智能相关科研项目的研究范式,提升了个人建模仿真的研究能力。

  6、课题要点

  课题研究方法

  文献阅读、理论分析、模型仿真

  课题难点

  需要有一定的车辆智能基础,具备较好的英文文献阅读能力及一定的模型建立与分析能力

  7、1v1定制化辅导参考任务

  任务一

  掌握查阅文献和研究方法

  掌握查阅文献和面向文献学习的方法;

  掌握文献管理的方法;

  通过查阅文献,学习该方向的研究热点和方向;

  掌握快速提炼文献重要信息的方法。

  任务二

  学习相关基础知识

  学习了解智能车巡航控制系统相关的研究方向及基础概念;

  学习了解强化学习的基础知识和算法原理;

  学习智能车巡航基础模型组成;

  基于对现有研究内容的把握构建自己的研究思路。

  任务三

  掌握研究的方法并设计研究方案

  学习研究的相关方法,包括模型仿真等;

  学习本项目中所使用的仿真软件;

  设计研究方案,包括重点研究内容、模型关键参数设置等。

  任务四

  开展研究

  从理论角度分析基本模型,并确定结合强化学习的巡航控制方案;

  根据理论分析结果构建模型进行仿真;

  对仿真结果关键参数进行对比分析。

  任务五

  总结与建议

  根据理论分析和统计对比结果对所提出的巡航控制方案作出综合评述;

  总结研究过程中存在的缺陷和不足,提出改进建议。

  任务六

  项目收尾

  撰写整体报告;

  准备一次20~30分钟的presentation。

  (以上任务仅供参考,实际辅导根据定制化要求展开)


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