基于深度强化学习的协同式自适应巡航控制

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基于深度强化学习的协同式自适应巡航控制

王文飒, 梁军, 陈龙, 陈小波, 朱宁, 华国栋

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王文飒, 梁军, 陈龙, 陈小波, 朱宁, 华国栋. 基于深度强化学习的协同式自适应巡航控制[J]. 交通信息与安全, 2019, 37(3): 93-100. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.03.012

引用本文:

王文飒, 梁军, 陈龙, 陈小波, 朱宁, 华国栋. 基于深度强化学习的协同式自适应巡航控制[J]. 交通信息与安全, 2019, 37(3): 93-100. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.03.012

WANG Wensa, LIANG Jun, CHEN Long, CHEN Xiaobo, ZHU Ning, HUA Guodong. Collaborative Adaptive Cruise Control Based on Deep Reinforcement Learning[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2019, 37(3): 93-100. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.03.012

Citation:

WANG Wensa, LIANG Jun, CHEN Long, CHEN Xiaobo, ZHU Ning, HUA Guodong. Collaborative Adaptive Cruise Control Based on Deep Reinforcement Learning[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2019, 37(3): 93-100. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.03.012

王文飒, 梁军, 陈龙, 陈小波, 朱宁, 华国栋. 基于深度强化学习的协同式自适应巡航控制[J]. 交通信息与安全, 2019, 37(3): 93-100. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.03.012

引用本文:

王文飒, 梁军, 陈龙, 陈小波, 朱宁, 华国栋. 基于深度强化学习的协同式自适应巡航控制[J]. 交通信息与安全, 2019, 37(3): 93-100. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.03.012

WANG Wensa, LIANG Jun, CHEN Long, CHEN Xiaobo, ZHU Ning, HUA Guodong. Collaborative Adaptive Cruise Control Based on Deep Reinforcement Learning[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2019, 37(3): 93-100. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.03.012

Citation:

WANG Wensa, LIANG Jun, CHEN Long, CHEN Xiaobo, ZHU Ning, HUA Guodong. Collaborative Adaptive Cruise Control Based on Deep Reinforcement Learning[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2019, 37(3): 93-100. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.03.012

基于深度强化学习的协同式自适应巡航控制

doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.03.012

江苏大学汽车工程研究院江苏镇江 212013
江苏大学汽车工程研究院江苏镇江 212013;静冈理工科大学机械系日本静冈袋井 437-0032
江苏大学汽车工程研究院江苏镇江 212013
江苏大学汽车工程研究院江苏镇江 212013
静冈理工科大学机械系日本静冈袋井 437-0032
江苏智行未来汽车研究院南京 210000

基金项目:

国家重点研发计划项目

国家自然科学基金项目

中图分类号: U471.1
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出版历程
- 刊出日期: 2019-06-28

Collaborative Adaptive Cruise Control Based on Deep Reinforcement Learning

摘要: 针对传统的协同式自适应巡航控制的算法响应慢、无法快速准确地对突发危险路况做出反应的问题,设计了基于深度强化学习的协同式自适应巡航控制框架,提出了双经验池和优化评价的深度确定性策略梯度算法.在传统算法基础上新建了2个包含车辆状态信息的经验池(优先价值经验池和撒普列经验池),训练数据样本分别从2个经验池按比例选取;critic评价模块采用多维向量对输出的踏板开度策略精确评价.结果表明,该算法在正常行驶工况和突发危险工况下:平均跟车间距误差分别下降1.8 m和1.5 m,跟车调节时间分别降低30%和25%,可以提升控制的准确性和系统紧急反应能力.
- 智能驾驶 /
- 自动控制 /
- 协同式自适应巡航控制 /
- 深度强化学习 /
- 深度确定性策略梯度

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