論文の概要: Recent Progress in Energy Management of Connected Hybrid Electric
Vehicles Using Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14602v1
- Date: Mon, 28 Aug 2023 14:12:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-29 13:33:45.675638
- Title: Recent Progress in Energy Management of Connected Hybrid Electric
Vehicles Using Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: 強化学習を用いたハイブリッド電気自動車のエネルギー管理の最近の進歩
- Authors: Min Hua, Bin Shuai, Quan Zhou, Jinhai Wang, Yinglong He, Hongming Xu
- Abstract要約: 電気輸送へのシフトは、化石燃料消費に関する環境問題を抑制することを目的としている。
HEVからコネクテッドハイブリッド電気自動車(CHEV)へのエネルギー管理システム(EMS)の進化は、重要なシフトを表している。
このレビューは、将来の持続可能な輸送システムに対するRLベースのソリューションのギャップを橋渡しし、課題、進歩、潜在的貢献を明らかにする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.851787321368938
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The growing adoption of hybrid electric vehicles (HEVs) presents a
transformative opportunity for revolutionizing transportation energy systems.
The shift towards electrifying transportation aims to curb environmental
concerns related to fossil fuel consumption. This necessitates efficient energy
management systems (EMS) to optimize energy efficiency. The evolution of EMS
from HEVs to connected hybrid electric vehicles (CHEVs) represent a pivotal
shift. For HEVs, EMS now confronts the intricate energy cooperation
requirements of CHEVs, necessitating advanced algorithms for route
optimization, charging coordination, and load distribution. Challenges persist
in both domains, including optimal energy utilization for HEVs, and cooperative
eco-driving control (CED) for CHEVs across diverse vehicle types. Reinforcement
learning (RL) stands out as a promising tool for addressing these challenges at
hand. Specifically, within the realm of CHEVs, the application of multi-agent
reinforcement learning (MARL) emerges as a powerful approach for effectively
tackling the intricacies of CED control. Despite extensive research, few
reviews span from individual vehicles to multi-vehicle scenarios. This review
bridges the gap, highlighting challenges, advancements, and potential
contributions of RL-based solutions for future sustainable transportation
systems.
- Abstract（参考訳）: ハイブリッド電気自動車(hev)の普及は、輸送エネルギーシステムに革命をもたらす転換的な機会をもたらす。
電気輸送へのシフトは、化石燃料消費に関する環境問題を抑制することを目的としている。
これはエネルギー効率を最適化するために効率的なエネルギー管理システム(EMS)を必要とする。
HEVからコネクテッドハイブリッド電気自動車(CHEV)へのEMSの進化は、重要なシフトを示している。
HEVにとって、EMSはCHEVの複雑なエネルギー協力要件に直面し、経路最適化、充電調整、負荷分散のための高度なアルゴリズムを必要とする。
HEVの最適エネルギー利用、さまざまな車種にわたるCHEVの協調的エコ自動運転制御(CED)など、両方の領域で課題が続いている。
強化学習(RL)は、これらの課題に対処するための有望なツールである。
特に、CHEVの領域内では、CED制御の複雑さに効果的に取り組むための強力なアプローチとしてマルチエージェント強化学習(MARL)の応用が出現する。
広範な研究にもかかわらず、個々の車両から複数車両シナリオまでのレビューは少ない。
このレビューは、将来の持続可能な輸送システムに対するRLベースのソリューションのギャップを橋渡しし、課題、進歩、潜在的貢献を明らかにする。
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