基于强化学习 DDPG 算法实现的acc 自适应巡航控制器设计 配有说明文档 基于simulink 中的强化学习工具箱，设计agent 的奖励函数，动作空间，状态空间，训练终止条件 设置领航车的速度和位移曲线，然后自车的加速度基于 acc 逻辑用ddpg agent 来控制。 模型比较简单，适用于初学强化学习算法的入门资源，可改写成强化学习的车辆队列协同控制。

在自动驾驶领域，自适应巡航控制（ACC）是一项关键技术。今天咱们就来聊聊基于强化学习DDPG算法实现的ACC自适应巡航控制器设计，这可是个有趣且适合强化学习入门的小项目，还配有说明文档哦，非常友好~

一、基于Simulink强化学习工具箱的基础设置

1. 设计Agent的奖励函数

奖励函数在强化学习中起着关键作用，它指导Agent学习到期望的行为。比如，咱们希望自车能稳定跟车，避免碰撞且保持合适车距。假设当前自车与领航车的距离为 $d$，速度差为 $\Delta v$。可以设计如下简单的奖励函数：

function reward = calculateReward(d, dv)
    target_distance = 50; % 目标距离
    target_speed = 30; % 目标速度，假设领航车以这个速度稳定行驶
    distance_reward = -abs(d - target_distance); 
    speed_reward = -abs(dv); 
    reward = distance_reward + speed_reward;
end

代码分析：这个函数里，distancereward 部分是根据当前距离与目标距离的差值计算的，差值越大奖励越低，这样鼓励自车尽量保持在目标距离。speedreward 类似，是根据速度差来计算，鼓励自车与领航车速度接近。最终奖励是两者之和，综合考虑了距离和速度因素。

2. 定义动作空间

动作空间代表Agent可以采取的行动。对于ACC系统，自车的加速度就是我们的动作。比如设定加速度范围为 $[-2, 2] m/s^2$，在Simulink里可以这样定义：

actionInfo = rlNumericSpec([1 1],'LowerLimit', -2,'UpperLimit', 2);
actionInfo.Name = 'Acceleration';

代码分析：这里用 rlNumericSpec 函数定义了一个数值型的动作空间，大小为 [1 1] 也就是一维，下限为 -2，上限为 2，并给它起了个名字叫 Acceleration，这样在后续训练中，Agent输出的动作（加速度值）就会在这个范围内。

3. 确定状态空间

状态空间包含了Agent做出决策所需的环境信息。对于ACC系统，我们可以把自车速度、领航车速度、两车之间的距离作为状态。在Simulink里定义如下：

stateInfo = rlNumericSpec([3 1],'LowerLimit', [-Inf; -Inf; 0],'UpperLimit', [Inf; Inf; Inf]);
stateInfo.Name = 'ACC_State';

代码分析：这里定义了一个三维的状态空间，分别对应自车速度、领航车速度和两车距离。速度理论上没有上下限（用 [-Inf; Inf] 表示），距离下限为 0（不能为负），上限无穷大。同样给状态空间起了个名字 ACC_State。

4. 设定训练终止条件

训练终止条件决定什么时候停止训练。比如，当两车距离小于安全距离（设为10米）时，认为发生碰撞，训练终止；或者当训练步数达到一定值（设为1000步）也终止训练。可以这样实现：

function done = checkTermination(state)
    safety_distance = 10;
    global step_count;
    max_steps = 1000;
    if state(3) < safety_distance || step_count >= max_steps
        done = true;
    else
        done = false;
    end
    step_count = step_count + 1;
end

代码分析：函数接收当前状态 state，先判断两车距离 state(3) 是否小于安全距离，同时检查全局变量 step_count 是否达到最大步数。如果满足其中一个条件，就返回 true 表示训练要终止，否则返回 false，并更新步数。

二、领航车与自车控制设置

1. 设置领航车的速度和位移曲线

领航车的行驶情况直接影响自车的控制。我们可以简单设定领航车以一定的速度曲线行驶。比如，开始以 $20m/s$ 的速度匀速行驶，到50秒时开始以 $0.5m/s^2$ 的加速度加速：

time = 0:0.1:100; % 时间范围0到100秒，步长0.1秒
v_lead = zeros(size(time));
for i = 1:length(time)
    if time(i) < 50
        v_lead(i) = 20;
    else
        v_lead(i) = 20 + 0.5 * (time(i) - 50);
    end
end
s_lead = cumsum(v_lead * 0.1); % 根据速度计算位移

代码分析：先定义了时间数组 time，然后初始化领航车速度数组 vlead。通过循环，按照设定的速度曲线给 vlead 赋值。最后根据速度和时间步长，利用 cumsum 函数计算出领航车的位移 s_lead。

2. 自车加速度控制

自车的加速度基于ACC逻辑由DDPG Agent来控制。在训练好Agent后，就可以用它来实时决策自车加速度。假设已经训练好的Agent名为 trainedAgent，在每个时间步这样获取自车加速度：

state = [self_speed; lead_speed; distance]; % 获取当前状态
action = step(trainedAgent, state);
acceleration = action{1};

代码分析：首先构建当前状态数组 state，包含自车速度、领航车速度和两车距离。然后用 step 函数让训练好的Agent根据当前状态给出动作，这个动作就是自车加速度，存储在 acceleration 里，用于后续自车的运动控制。

三、模型特点及拓展

这个模型整体比较简单，非常适合初学强化学习算法的同学作为入门资源。从代码和设置来看，各个部分逻辑清晰，容易理解。而且它还有拓展潜力，可以改写成强化学习的车辆队列协同控制。在车辆队列协同控制中，可以将多辆车的状态都纳入状态空间，同时动作空间可能需要调整为多辆车的加速度控制等，奖励函数也需要重新设计以考虑整个队列的稳定性、安全性等因素。这样就可以从简单的ACC控制拓展到更复杂且实用的车辆队列协同场景啦。

希望这篇博文能帮助大家对基于强化学习DDPG算法的ACC自适应巡航控制器设计有更清晰的认识，一起在强化学习的道路上愉快探索吧！