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题名基于主观先验强化学习的汽车环岛驾驶决策
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作者
吴坚
石裕康
朱冰
赵健
陈志成
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机构
吉林大学
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出处
《汽车工程》
北大核心
2025年第8期1513-1521,共9页
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基金
国家自然科学基金(52302471,52172386)
吉林省自然科学基金面上项目(20240101121JC)
吉林省长春市重大科技专项(20220301009GX)项目资助。
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文摘
针对汽车在复杂强交互环岛场景下面临的安全性问题,提出一种基于主观先验强化学习的驾驶决策策略。首先,构建包含汽车横纵向耦合动作空间、多尺度信息状态空间、多目标奖励函数的环岛场景模型。其次,采用人类偏好强化学习理论优化的Soft Actor-Critic算法,设计考虑智能体行为风险先验认知的汽车驾驶决策策略。基于多层感知机的自学习主观风险分类器,对智能体行为风险进行先验认知评定,引导汽车驾驶决策朝向更安全方向收敛。最后,搭建CARLA仿真环境开展测试验证。结果表明,相比于SAC算法,本文设计的策略能够帮助汽车在环岛场景中提升约8.73%的驾驶决策安全性能。
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关键词
智能汽车
环岛场景
驾驶决策
主观先验
强化学习
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Keywords
intelligent vehicles
roundabout scenarios
driving decision
subjective prior
reinforcement learning
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分类号
U471.1
[机械工程—车辆工程]
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