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基于DQN的车辆驾驶行为决策方法
| 题名： | 基于DQN的车辆驾驶行为决策方法 |
| 作者： | 罗鹏;黄珍;秦易晋;陈志军 |
| 作者单位： | 武汉理工大学自动化学院;武汉理工大学智能交通系统研究中心 |
| 关键词： | 智能驾驶;强化学习;DQN算法;专家知识 |
| 摘要： | 针对传统DQN算法下网联车驾驶行为决策的动作选择过程随机性强、探索空间大的问题,研究了结合专家知识和DQN算法的智能车辆决策框架,设计了奖励值函数来引导算法的训练。通过层次分析法(AHP)选取高速场景下车辆驾驶决策中的重要影响因素,利用ID3决策树构建简单而有效的专家规则库;在传统算法基础上,通过设计奖励值函数来优化DQN网络结构,由奖励值函数引导DQN算法来解决高速场景下的车辆决策问题,并在Python仿真环境中构建高速交通场景对该算法进行分析和验证。实验结果表明,在高速直道和并道场景下,达到95%成功率的平均训练次数分别减少了100次和200次,平均奖励值分别提高了4.02和1.34,有效加快了DQN算法的动作选择,降低了探索过程中的动作随机性。 |
| 期刊名称： | 交通信息与安全 |
| 出版年： | 2021 |
| 期： | 05 |
| 页码： | 67-77,112 |
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