Digital Twin-based Control Co-Design of Full Vehicle Active Suspensions via Deep Reinforcement Learning
作者: Ying-Kuan Tsai, Yi-Ping Chen, Vispi Karkaria, Wei Chen
分类: cs.RO, cs.LG
发布日期: 2025-12-03
备注: 28 pages, 17 figures
💡 一句话要点
提出基于数字孪生和深度强化学习的全车主动悬架控制协同设计框架
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 数字孪生 深度强化学习 主动悬架 控制协同设计 自动微分 车辆动力学 不确定性建模
📋 核心要点
- 现有主动悬架系统难以适应复杂动态环境，硬件设计和控制策略优化不足。
- 利用数字孪生和深度强化学习，构建控制协同设计框架，实现悬架组件和控制策略的联合优化。
- 实验表明，该方法能有效降低控制工作量，提升乘坐舒适性和车辆稳定性，并实现个性化优化。
📝 摘要（中文）
主动悬架系统对于提升车辆的舒适性、安全性和稳定性至关重要，但其性能通常受限于固定的硬件设计和无法适应不确定和动态运行条件的控制策略。数字孪生(DT)和深度强化学习(DRL)的最新进展为车辆整个生命周期的实时数据驱动优化提供了新的机会。然而，将这些技术集成到一个统一的框架中仍然是一个开放的挑战。本文提出了一种基于DT的控制协同设计(CCD)框架，用于使用多代设计概念的全车主动悬架。通过将自动微分集成到DRL中，我们共同优化了物理悬架组件和控制策略，同时考虑了不同的驾驶员行为和环境不确定性。DRL还通过直接从可用的传感器信息中学习最佳控制动作，解决了部分可观测性的挑战，即只有有限的状态可以被感知并反馈给控制器。该框架结合了使用分位数学习的模型更新，以捕获数据不确定性，从而实现实时决策和从数字-物理交互中的自适应学习。该方法展示了在两种不同的驾驶设置（温和和激进）下悬架系统的个性化优化。结果表明，优化的系统实现了更平滑的轨迹，并且在保持乘坐舒适性和稳定性的同时，分别将温和和激进驾驶的控制工作量减少了约43%和52%。贡献包括：开发了一个基于DT的CCD框架，该框架集成了DRL和不确定性感知模型更新，用于全车主动悬架；引入了一种用于自我改进系统的多代设计策略；并展示了针对不同驾驶员类型的主动悬架系统的个性化优化。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决全车主动悬架系统中，硬件设计与控制策略相互独立优化，导致系统性能受限的问题。现有方法难以应对驾驶员行为和环境的不确定性，且无法充分利用传感器数据进行实时自适应控制。
核心思路：论文的核心思路是构建一个基于数字孪生的控制协同设计（CCD）框架，利用深度强化学习（DRL）同时优化悬架的物理组件和控制策略。通过数字孪生模拟真实车辆的运行环境，DRL算法可以在虚拟环境中学习最优控制策略，并将其应用于实际车辆。
技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 数字孪生模型：构建全车主动悬架系统的精确数字模型，模拟车辆的动力学行为和环境影响。2) 深度强化学习控制器：使用DRL算法学习最优控制策略，根据传感器数据实时调整悬架参数。3) 自动微分：将自动微分技术集成到DRL中，实现悬架物理组件和控制策略的联合优化。4) 不确定性感知模型更新：使用分位数学习捕获数据不确定性，并实时更新数字孪生模型，提高控制器的鲁棒性。
关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了一个基于数字孪生的控制协同设计框架，实现了悬架硬件和控制策略的联合优化。2) 利用自动微分技术，将物理组件的设计变量纳入DRL的优化过程中。3) 引入了不确定性感知模型更新，提高了控制器在实际环境中的适应性。
关键设计：论文中，DRL算法的具体选择（例如，Actor-Critic算法）、奖励函数的设计（例如，考虑乘坐舒适性、车辆稳定性和控制能量消耗）、以及网络结构的设计（例如，卷积神经网络用于处理传感器数据）等是关键的技术细节。此外，分位数学习的具体实现方式，以及如何将自动微分集成到DRL中，也是重要的设计考虑。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在两种不同的驾驶场景（温和和激进）下均能有效提升悬架系统的性能。与传统方法相比，优化的系统在保持乘坐舒适性和车辆稳定性的前提下，分别将温和和激进驾驶的控制工作量减少了约43%和52%。这表明该方法能够显著降低能量消耗，并提高车辆的整体效率。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能汽车、自动驾驶车辆等领域，通过优化悬架系统，提升车辆的乘坐舒适性、操控性和安全性。该方法还可推广到其他车辆子系统的协同设计，例如动力总成、制动系统等，实现整车性能的全面提升。未来，该技术有望应用于个性化定制车辆，根据不同驾驶员的偏好和驾驶习惯，自动优化车辆的各项参数。
📄 摘要（原文）
Active suspension systems are critical for enhancing vehicle comfort, safety, and stability, yet their performance is often limited by fixed hardware designs and control strategies that cannot adapt to uncertain and dynamic operating conditions. Recent advances in digital twins (DTs) and deep reinforcement learning (DRL) offer new opportunities for real-time, data-driven optimization across a vehicle's lifecycle. However, integrating these technologies into a unified framework remains an open challenge. This work presents a DT-based control co-design (CCD) framework for full-vehicle active suspensions using multi-generation design concepts. By integrating automatic differentiation into DRL, we jointly optimize physical suspension components and control policies under varying driver behaviors and environmental uncertainties. DRL also addresses the challenge of partial observability, where only limited states can be sensed and fed back to the controller, by learning optimal control actions directly from available sensor information. The framework incorporates model updating with quantile learning to capture data uncertainty, enabling real-time decision-making and adaptive learning from digital-physical interactions. The approach demonstrates personalized optimization of suspension systems under two distinct driving settings (mild and aggressive). Results show that the optimized systems achieve smoother trajectories and reduce control efforts by approximately 43% and 52% for mild and aggressive, respectively, while maintaining ride comfort and stability. Contributions include: developing a DT-enabled CCD framework integrating DRL and uncertainty-aware model updating for full-vehicle active suspensions, introducing a multi-generation design strategy for self-improving systems, and demonstrating personalized optimization of active suspension systems for distinct driver types.