Control longitudinal de un vehículo mediante aprendizaje por refuerzo profundo
- Barreno Herrera, Felipe 1
- Santos, Matilde 1
- Romana, Manuel 1
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Universidad Complutense de Madrid
info
- Ramón Costa Castelló (coord.)
- Manuel Gil Ortega (coord.)
- Óscar Reinoso García (coord.)
- Luis Enrique Montano Gella (coord.)
- Carlos Vilas Fernández (coord.)
- Elisabet Estévez Estévez (coord.)
- Eduardo Rocón de Lima (coord.)
- David Muñoz de la Peña Sequedo (coord.)
- José Manuel Andújar Márquez (coord.)
- Luis Payá Castelló (coord.)
- Alejandro Mosteo Chagoyen (coord.)
- Raúl Marín Prades (coord.)
- Vanesa Loureiro-Vázquez (coord.)
- Pedro Jesús Cabrera Santana (coord.)
Editorial: Servizo de Publicacións ; Universidade da Coruña
ISBN: 9788497498609
Año de publicación: 2023
Páginas: 127-131
Congreso: Jornadas de Automática (44. 2023. Zaragoza)
Tipo: Aportación congreso
Resumen
Este artículo presenta un sistema inteligente para el control longitudinal de un vehículo mediante aprendizaje por refuerzo profundo basado en la influencia de la curvatura de la carretera. El sistema inteligente consiste en un agente que usa el algoritmo de gradiente de política determinista profundo (DDPG) para controlar la velocidad. Para entrenar al agente del modelo, el efecto de la curvatura de la carretera se considera a través de la aceleración percibida obtenida a partir de la aceleración lateral y velocidad angular debida a la propia carretera. Los resultados del sistema inteligente son valores continuos de aceleración. El modelo propuesto ofrece resultados prometedores, lo que sugiere que este sistema inteligente puede ayudar al conductor y que el sistema de control del vehículo puede aplicarse a la conducción semiautónoma o autónoma haciendo que la conducción sea más segura y cómoda.