Lane change är en avgörande fordonsmanöver som kräver samordning med omgivande fordon. Automatiserade filbytesfunktioner som bygger på regelbaserade modeller kan fungera bra under fördefinierade driftsförhållanden, men de kan vara benägna att misslyckas när oväntade situationer uppstår. I vår studie, föreslog vi en Förstärkning Lärande baserad strategi för att utbilda fordonsagenten för att lära sig en automatiserad körfältsbyte beteende så att det intelligent kan göra en körfältsändring under olika och även oförutsedda scenarier. Särskilt behandlade vi både stat utrymme och åtgärd utrymme som kontinuerlig, och utformade en Q-funktion approximator som har en sluten form girig politik, vilket bidrar till beräkningseffektiviteten i vår djupa Q-lärande algoritm. Omfattande simuleringar genomförs för att träna algoritmen, och resultaten visar att förstärka Lärande baserad fordonsagent kan lära sig en smidig och effektiv körpolicy för körfältsbyten.
I ett tidigare arbete REF presenterades ett förstärkande inlärningsbaserat tillvägagångssätt för automatiserad körfältsbytesmanöver, vilket gör det möjligt för agenten att utforska den oförutsedda miljön och fatta rätt beslut baserat på Q-värdena.
A Reinforcement Learning Based Approach for Automated Lane Change Maneuvers
{'venue': '2018 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)', 'journal': '2018 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}