车路协同条件下智能网联汽车一体化决策模型

摘要：

为了探索当前有限数据条件下面临的无限交通场景问题,提出车路协同条件下基于深度强化学习智能网联汽车决策模型.利用Actor-Critic机制,以highway-env为数据来源,抽取144 h交通数据作为训练数据并进行验证,分析了智能网联汽车在不同车道数条件下的驾驶行为.结果显示,本模型汽车行程时间减少20％以上,碰撞概率减少25％以上,换道轨迹可以通过动力学跟踪.

关键词：深度强化学习、车路协同、自动驾驶、安全性

所属期刊栏目：12

分类号：U491.2(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：重庆市技术创新与应用发展专项重点基金项目cstc2021jscx-gksbX0042

在线出版日期：2023-03-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：793-802