A Generative Physics-Informed Reinforcement Learning-Based Approach for Construction of Representative Drive Cycle

📄 arXiv: 2506.07929v1 📥 PDF

作者: Amirreza Yasami, Mohammadali Tofigh, Mahdi Shahbakhti, Charles Robert Koch

分类: cs.LG, eess.SY

发布日期: 2025-06-09

💡 一句话要点

提出基于生成物理信息强化学习的方法以构建代表性驾驶循环

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 驾驶循环 强化学习 物理信息 蒙特卡洛方法 车辆设计 能量分析 环境影响评估

📋 核心要点

  1. 现有方法在驾驶循环构建中难以准确捕捉瞬态动态和复杂的驾驶行为，导致模型保真度不足。
  2. 论文提出的PIESMC方法结合物理信息与强化学习，通过蒙特卡洛采样有效构建驾驶循环，确保模型的准确性与效率。
  3. 实验结果显示，PIESMC在运动学片段误差上显著优于现有方法，并且计算速度大幅提升，具有良好的实际应用潜力。

📝 摘要（中文）

准确的驾驶循环构建对于车辆设计、燃油经济性分析和环境影响评估至关重要。本文提出了一种生成物理信息期望SARSA-蒙特卡洛（PIESMC）方法，通过捕捉瞬态动态、加速、减速、怠速和道路坡度过渡来构建代表性驾驶循环，同时确保模型的保真度。PIESMC利用物理信息强化学习框架和蒙特卡洛采样，实现了高效的循环构建，降低了计算成本。实验评估表明，PIESMC在两个真实世界数据集上复制了关键的运动学和能量指标，相较于微行程基础（MTB）方法，累计运动学片段误差减少了57.3%，相较于马尔可夫链基础（MCB）方法减少了10.5%。此外，其速度几乎比传统技术快一个数量级。对车辆特定功率分布和小波变换频率内容的分析进一步确认了其再现实验中心趋势和变异性的能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决驾驶循环构建中现有方法无法准确捕捉瞬态动态和复杂驾驶行为的问题，导致模型的保真度不足。

核心思路：PIESMC方法通过结合物理信息和强化学习，利用蒙特卡洛采样技术，能够高效地构建代表性驾驶循环，确保模型的准确性和计算效率。

技术框架：该方法的整体架构包括数据采集、物理信息建模、强化学习训练和循环生成四个主要模块。首先，通过真实数据进行驾驶行为分析，然后利用物理模型指导强化学习过程，最后生成驾驶循环。

关键创新：PIESMC的主要创新在于将物理信息与强化学习相结合，显著提高了驾驶循环构建的效率和准确性，与传统方法相比，能够更好地捕捉复杂的驾驶动态。

关键设计：在设计中，采用了特定的损失函数来优化模型的保真度，并通过调整强化学习的超参数来提高训练效果。此外，网络结构经过精心设计，以适应不同驾驶场景的需求。

📊 实验亮点

实验结果表明，PIESMC方法在累计运动学片段误差上相较于微行程基础（MTB）方法减少了57.3%，相较于马尔可夫链基础（MCB）方法减少了10.5%。此外，该方法的计算速度几乎比传统技术快一个数量级，显示出其在实际应用中的显著优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括汽车工业的车辆设计、燃油经济性分析及环境影响评估等。通过提供更准确的驾驶循环模型，能够帮助制造商优化车辆性能，降低能耗，并减少环境影响。未来，该方法还可扩展至智能交通系统和自动驾驶技术的开发中。

📄 摘要（原文）

Accurate driving cycle construction is crucial for vehicle design, fuel economy analysis, and environmental impact assessments. A generative Physics-Informed Expected SARSA-Monte Carlo (PIESMC) approach that constructs representative driving cycles by capturing transient dynamics, acceleration, deceleration, idling, and road grade transitions while ensuring model fidelity is introduced. Leveraging a physics-informed reinforcement learning framework with Monte Carlo sampling, PIESMC delivers efficient cycle construction with reduced computational cost. Experimental evaluations on two real-world datasets demonstrate that PIESMC replicates key kinematic and energy metrics, achieving up to a 57.3% reduction in cumulative kinematic fragment errors compared to the Micro-trip-based (MTB) method and a 10.5% reduction relative to the Markov-chain-based (MCB) method. Moreover, it is nearly an order of magnitude faster than conventional techniques. Analyses of vehicle-specific power distributions and wavelet-transformed frequency content further confirm its ability to reproduce experimental central tendencies and variability.