[发明专利]基于深度强化学习的电动出租车充电导航路径规划方法有效
| 申请号： | 202010823292.4 | 申请日： | 2020-08-14 |
| 公开（公告）号： | CN112097783B | 公开（公告）日： | 2022-05-20 |
| 发明（设计）人： | 林继旭;谢胜利;杨超;刘义 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G01C21/34 | 分类号： | G01C21/34 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 张金福 |
| 地址： | 510062 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提出一种基于深度强化学习的电动出租车充电导航路径规划方法，解决了现有电动出租车充电导航路径的规划方法鲁棒性低，规划基础不全面的问题，以电动出租车在行驶途中的电池损耗、充放电损耗、电池退化、行驶时间、等待时间及充放电时间之和为目标函数，以路径选择、到达时间、电池电量及充放电为约束条件，建立模型并求解，电动汽车充电导航路径的规划基础更全面，以求解之后的目标最优值作为深度强化学习网络模型的输入来训练深度强化学习网络模型，使训练好的深度强化学习网络模型可快速规划输出最优的充电导航路径，避免当面对众多不同的实际应用场景时，常规优化求解算法求解电动出租车充电路径的方法鲁棒性差的缺陷。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 强化 学习 电动 出租车 充电 导航 路径 规划 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于广东工业大学，未经广东工业大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202010823292.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种天然气管道隔离装置
- 下一篇：一种废料收集装置
