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无人系统技术/Journal Unmanned Systems Technology
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    基于换道意图和强化学习的车辆匝道汇入决策

    方华珍刘立顾青肖小凤...
    111-119页
    查看更多>>摘要：对高速公路匝道汇入决策开展了基于换道意图识别和深度强化学习的研究.首先,根据目标车辆及其周围车辆的特征参数,识别车辆换道意图并设计环境状态空间.其次,根据车辆的离散横向换道行为与连续纵向加减速行为,设计了混合的动作空间.然后,基于车辆的乘坐舒适度、通行效率、行车安全和汇入成功四方面,设计了环境奖励函数;依据匝道汇入任务特点,设计了环境终止条件.最后,基于实际道路和城市交通仿真软件搭建匝道汇入仿真平台来验证模型的可行性,多组对比分析实验结果表明,所提出方法在碰撞率和成功率上均表现最优,并且模型在不同道路车流密度条件下均取得90%以上的成功率.今后将对不同场景开展更为鲁棒的决策.

    自动驾驶高速公路匝道汇入换道意图识别深度强化学习交通仿真车辆行为决策

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    《无人系统技术》期刊征稿启事

    封3页
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