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基于集成深度强化学习的自动驾驶车辆行为决策模型
被引量：
4
1
作者
张新锋
吴琳
《汽车安全与节能学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期472-479,共8页
提出一种基于集成的深度强化学习的自动驾驶车辆的行为决策模型。基于Markov决策过程(MDP)理论,采用标准投票法,将深度Q学习网络(DQN)、双DQN(DDQN)和竞争双DDQN(Dueling DDQN)等3种基础网络模型集成。在高速公路仿真环境、在单向3车道...
提出一种基于集成的深度强化学习的自动驾驶车辆的行为决策模型。基于Markov决策过程(MDP)理论,采用标准投票法,将深度Q学习网络(DQN)、双DQN(DDQN)和竞争双DDQN(Dueling DDQN)等3种基础网络模型集成。在高速公路仿真环境、在单向3车道、4车道、5车道数量场景下,对向左换道、车道保持、向右换道、同车道加速和减速等5种车辆驾驶行为,进行测试和泛化性验证。结果表明:与其它3种网络模型相比,该模型的决策成功率分别提高了6%、3%和6%;平均车速也有提升;100回合的测试,耗时小于1 ms,满足决策实时性要求。因而,该决策模型提高了行车安全和决策效率。
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关键词
自动驾驶
深度强化学习
集成学习
深度Q网络(DQN)
标准投票法
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题名
基于集成深度强化学习的自动驾驶车辆行为决策模型
被引量：
4
1
作者
张新锋
吴琳
机构
长安大学汽车学院
出处
《汽车安全与节能学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期472-479,共8页
基金
陕西省重点研发计划项目(2022GY-303)
西安市科技计划项目(2022GXFW0152)。
文摘
提出一种基于集成的深度强化学习的自动驾驶车辆的行为决策模型。基于Markov决策过程(MDP)理论,采用标准投票法,将深度Q学习网络(DQN)、双DQN(DDQN)和竞争双DDQN(Dueling DDQN)等3种基础网络模型集成。在高速公路仿真环境、在单向3车道、4车道、5车道数量场景下,对向左换道、车道保持、向右换道、同车道加速和减速等5种车辆驾驶行为,进行测试和泛化性验证。结果表明:与其它3种网络模型相比,该模型的决策成功率分别提高了6%、3%和6%;平均车速也有提升;100回合的测试,耗时小于1 ms,满足决策实时性要求。因而,该决策模型提高了行车安全和决策效率。
关键词
自动驾驶
深度强化学习
集成学习
深度Q网络(DQN)
标准投票法
Keywords
autonomous driving
deep reinforcement learning
ensemble learning
deep Q-network(DQN)
standard voting method
分类号
U461 [机械工程—车辆工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于集成深度强化学习的自动驾驶车辆行为决策模型
张新锋
吴琳
《汽车安全与节能学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
4
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