基于深度强化学习与风险矫正的智能车辆决策研究
CHINESE JOURNAL OF AUTOMOTIVE ENGINEERING（2023）
摘要
为实现高速公路环境下车辆的安全决策,提出一种结合深度强化学习和风险矫正方法的行为决策模型.构建决策模型所需的目标车辆及周围车辆的行驶信息,并引入自注意力安全机制,提高车辆在复杂高速场景下对周围潜在危险车辆的注意力,综合考虑行车效率、避障等因素以设计强化学习的奖励函数.此外,为解决强化学习在决策过程中缺乏安全性保障的问题,设计风险矫正模块对决策动作进行风险评估和矫正,避免危险决策的执行.在Highway-env仿真平台上对提出的决策模型进行训练和测试.试验结果表明,提出的决策模型有较高的行车安全率和鲁棒性,其驾驶效率也优于以规则、模仿学习和单纯深度强化学习为基础的决策方法.
更多关键词
autonomous driving,deep reinforcement learning,decision-making model,risk correction,attention mechanism,reward function
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