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题名基于多智能体模仿学习的交叉口复杂交互行为建模仿真
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作者
倪颖
王诗菡
孙剑
孙杰
李建强
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机构
同济大学道路与交通工程教育部重点实验室
上海船舶设备研究所
西华大学汽车与交通学院
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出处
《同济大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第9期1391-1402,共12页
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基金
国家自然科学基金杰出青年基金(52125208)
国家自然科学基金面上项目(52272313)
+1 种基金
国家自然科学基金(52402374)
中央高校基本科研业务费专项资金。
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文摘
为有效测试自动驾驶汽车的交互能力,针对无保护左转交叉口场景下的交互行为,建立了动态策略可解释的异构多智能体对抗逆强化学习(MA‐AIRL‐2)模型。将左转和直行车辆建模为异质智能体,引入增益奖励提高学习效率。利用SinD数据集训练模型,从交互策略、车辆轨迹、宏观交通流特征维度对模型进行评估。结果表明,该模型能够准确刻画动态交互中的竞争与合作策略,复现策略多样性;与基准模型相比,该模型能够生成更真实的轨迹,与同质策略和无增益奖励模型相比,该模型轨迹准确度分别提升26%和21%。
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关键词
交通工程
交叉口交通流仿真模型
动态交互策略
多智能体对抗逆强化学习
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Keywords
traffic engineering
traffic flow simulation model at intersection
dynamic interaction strategy
multi-agent adversarial inverse reinforcement learning
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分类号
U491.6
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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