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题名动态场景下自动驾驶运行时安全保障的自适应方法
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作者
徐丙凤
陈嘉玲
杨帅领
何高峰
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机构
南京林业大学信息科学技术学院、人工智能学院
南京邮电大学物联网学院
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出处
《通信学报》
北大核心
2025年第7期168-181,共14页
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基金
国家自然科学基金资助项目(No.62372240,No.62372239)
江苏省网络与信息安全重点实验室基金资助项目(No.BM2003201)。
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文摘
针对已有自动驾驶运行时安全控制方法难以根据车辆实际运行环境进行动态调整导致车辆通行效率降低的问题,提出了一种动态场景下自动驾驶运行时安全保障的自适应方法,给出了运行时安全自动控制模型(RTA-AutoSafe)。在该模型中,针对性能控制器提出了一种基于自适应双缓冲优先经验重放机制的深度Q网络算法,通过增强动态交通环境下决策策略的适应性以优化通行效率;针对实际驾驶动态特征设计了自适应责任敏感安全(ARSS)模型,以增强安全判定的动态适应性;同时基于ARSS模型构建了一种结合车辆实时反馈和交通自适应的动态双向切换逻辑和安全控制器,用以实现车辆的实时安全保障和双控制器间的动态调控。仿真实验结果表明,与其他安全控制方法相比,所提方法在动态交通环境中降低了安全冗余控制对通行效率的限制,实现了安全实时响应与高效运行策略的动态兼容。
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关键词
自动驾驶
深度强化学习
运行时保证
责任敏感安全模型
优先经验重放
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Keywords
autonomous driving
deep reinforcement learning
runtime assurance
responsibility sensitive safety model
prioritized experience replay
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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