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基于深度强化学习CLPER-DDPG的车辆纵向速度规划
1
作者
柳鹏
赵克刚
+1 位作者
梁志豪
叶杰
《汽车安全与节能学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期702-710,共9页
为了解决车辆纵向速度规划任务中规划器不易收敛以及在多场景之间切换时稳定性差的问题,基于多层感知机设计了车辆纵向速度规划器,构建了结合优先经验回放机制和课程学习机制的深度确定性策略梯度算法。该文设计了仿真场景进行模型的训...
为了解决车辆纵向速度规划任务中规划器不易收敛以及在多场景之间切换时稳定性差的问题,基于多层感知机设计了车辆纵向速度规划器,构建了结合优先经验回放机制和课程学习机制的深度确定性策略梯度算法。该文设计了仿真场景进行模型的训练和测试,并对深度确定性策略梯度(DDPG)、结合优先经验回放机制的深度确定性策略梯度(PER-DDPG)、结合优先经验回放机制和课程学习机制的深度确定性策略梯度(CLPER-DDPG)3种算法进行对比实验,并在园区内的真实道路上进行实车实验。结果表明:相比于DDPG算法,CLPER-DDPG算法使规划器的收敛速度提高了56.45%,距离差均值降低了16.61%,速度差均值降低了15.25%,冲击度均值降低了18.96%。此外,当实验场景的环境气候和传感器硬件等参数发生改变时,模型能保证在安全的情况下完成纵向速度规划任务。
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关键词
自动驾驶
纵向速度规划
深度确定性策略梯度(DDPG)算法
课程学习机制
优先经验回放
机制
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职称材料
题名
基于深度强化学习CLPER-DDPG的车辆纵向速度规划
1
作者
柳鹏
赵克刚
梁志豪
叶杰
机构
华南理工大学机械与汽车工程学院
佛山大学机电工程与自动化学院
出处
《汽车安全与节能学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期702-710,共9页
基金
车联网环境下智能网联汽车群体协作与优化控制项目(2019A1515110562)。
文摘
为了解决车辆纵向速度规划任务中规划器不易收敛以及在多场景之间切换时稳定性差的问题,基于多层感知机设计了车辆纵向速度规划器,构建了结合优先经验回放机制和课程学习机制的深度确定性策略梯度算法。该文设计了仿真场景进行模型的训练和测试,并对深度确定性策略梯度(DDPG)、结合优先经验回放机制的深度确定性策略梯度(PER-DDPG)、结合优先经验回放机制和课程学习机制的深度确定性策略梯度(CLPER-DDPG)3种算法进行对比实验,并在园区内的真实道路上进行实车实验。结果表明:相比于DDPG算法,CLPER-DDPG算法使规划器的收敛速度提高了56.45%,距离差均值降低了16.61%,速度差均值降低了15.25%,冲击度均值降低了18.96%。此外,当实验场景的环境气候和传感器硬件等参数发生改变时,模型能保证在安全的情况下完成纵向速度规划任务。
关键词
自动驾驶
纵向速度规划
深度确定性策略梯度(DDPG)算法
课程学习机制
优先经验回放
机制
Keywords
autonomous driving
longitudinal velocity planning
deep deterministic policy gradient(DDPG)algorithm
curriculum learning mechanism
prioritized experience replay mechanism
分类号
U46 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度强化学习CLPER-DDPG的车辆纵向速度规划
柳鹏
赵克刚
梁志豪
叶杰
《汽车安全与节能学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
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