基于双深度Q网络的无人车群智感知技术研究

随着工业智能无人车在物流与制造领域的广泛应用,其在复杂环境下的感知精度、动态任务分配及多车协同效率等问题日益凸显。针对传统方法在动态环境适应性、能耗优化与协同调度中的不足,本文提出一种基于深度强化学习(DRL)的无人车群智感知框架。该框架通过多车协同感知与数据融合,结合深度Q网络(DQN)算法,实现复杂环境下的自主决策优化。系统包含多源感知、数据融合、DRL决策和动态反馈模块,依托车联网(V2X)技术实现多车实时数据共享与协同处理。基于CARLA模拟器的实验表明,在恶劣天气(如大雨)和高交通密度场景下,感知准确率可达94.3%以上,响应时间低于150ms,验证了框架的鲁棒性与实时性。研究进一步揭示了DRL在处理高维状态空间与动态环境交互中的优势,为工业无人车群智感知技术的性能提升与规模化应用提供了理论支撑与技术参考,推动了智能交通系统的深化发展。

资料为PDF文档格式.

本文档关键词:感知,无人,深度,网络,技术研究