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基于DQN的车辆驾驶行为决策方法

罗鹏,  黄珍,  秦易晋,  陈志军

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文章导航 > 交通信息与安全  > 2020 >  38(5): 67-77,112
罗鹏, 黄珍, 秦易晋, 陈志军. 基于DQN的车辆驾驶行为决策方法[J]. 交通信息与安全, 2020, 38(5): 67-77,112. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.05.008
引用本文: 罗鹏, 黄珍, 秦易晋, 陈志军. 基于DQN的车辆驾驶行为决策方法[J]. 交通信息与安全, 2020, 38(5): 67-77,112. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.05.008
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LUO Peng, HUANG Zhen, QING Yijin, CHEN Zhijun. A Method of Vehicle Driving Behavior Decision Based on DQN Algorithm[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2020, 38(5): 67-77,112. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.05.008
Citation: LUO Peng, HUANG Zhen, QING Yijin, CHEN Zhijun. A Method of Vehicle Driving Behavior Decision Based on DQN Algorithm[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2020, 38(5): 67-77,112. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.05.008
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基于DQN的车辆驾驶行为决策方法

doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.05.008

  • 武汉理工大学自动化学院 武汉 430070

  • 武汉理工大学自动化学院 武汉 430070

  • 武汉理工大学自动化学院 武汉 430070

  • 武汉理工大学智能交通系统研究中心 武汉 430063

基金项目: 

国家重点研发计划项目

湖北省创新群体项目

详细信息

  • 中图分类号: U471.1

A Method of Vehicle Driving Behavior Decision Based on DQN Algorithm

    摘要
  • 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.

     

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  • 刊出日期:  2020-10-28

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