基于深度强化学习的车辆自主避撞决策控制模型

来源 :汽车安全与节能学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：crazyapple123

【摘要】

：

为提高车辆对行驶环境的自我学习和决策能力,提出了一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)的车辆自主避撞决策控制模型。基于Markov决策过程的强化学习理论和车辆纵向运动学特性,设计了决策所需目标对象及自车信息的状态空间和自车减速度的动作空间,以安全性、舒适性和效率因素为多目标奖励函数的端到端的车辆自主避撞决策模型。利用Matlab/Simulink构建的DDPG算法与交通环境的交互模型,通过了前车静止(CCRs)和前车制动(CCRb)场景测试。结果表明:本决策算法具有很好的收敛性,引入加速度和冲击度的极限值

【作者】

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李文礼张友松韩迪钱洪石晓辉

【机构】

：

重庆理工大学汽车零部件先进制造技术教育部重点实验室

【出处】

：

汽车安全与节能学报

【发表日期】

：

2021年2期

【关键词】

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车辆安全自主避撞深度确定性策略梯度(DDPG) 控制模型多目标奖励函数

【基金项目】

：

重庆理工大学研究生创新项目资助(clgycx20202021),重庆市巴南区科技成果转化及产业化专项(2020TJZ022)。

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