Flera biltillverkare har under utveckling eller i produktion automatiserade drivsystem (ADS) som erbjuder motorvägspilot funktioner. Denna typ av ADS är vanligtvis begränsad till endast motorvägar med begränsad åtkomst, dvs. övergången från manuella till automatiserade lägen sker först efter det att sammanfogningsprocessen för rampen har slutförts manuellt. En stor utmaning med att utvidga automatiseringen till att omfatta sammanfogning av rampar är att det automatiserade fordonet måste införliva och optimera långsiktiga mål (t.ex. Framgångsrik och smidig sammanfogning) när åtgärder på kort sikt måste genomföras på ett säkert sätt. Dessutom innebär sammanslagningsprocessen interaktioner med andra fordon vars beteende ibland är svårt att förutsäga men kan påverka det fusionerande fordonets optimala åtgärder. För att ta itu med ett så komplicerat kontrollproblem föreslår vi att man tillämpar DRL-teknik för att hitta en optimal körpolicy genom att maximera den långsiktiga belöningen i en interaktiv miljö. Specifikt tillämpar vi en Long Short-Term Memory (LSTM) arkitektur för att modellera den interaktiva miljön, från vilken ett internt tillstånd som innehåller historisk körinformation förmedlas till ett Deep Q-Network (DQN). DQN används för att approximera Q-funktionen, som tar det interna tillståndet som ingång och genererar Q-värden som utgång för åtgärdsval. Med denna DRL-arkitektur kan den interaktiva miljöns historiska inverkan på den långsiktiga belöningen fångas upp och beaktas vid beslut om en optimal kontrollpolitik. Den föreslagna arkitekturen har potential att utvidgas och tillämpas på andra autonoma körscenarier som att köra genom en komplex korsning eller byta körfält under varierande trafikförhållanden.
Wang, P., et al. REF föreslog att man skulle tillämpa tekniker för fördjupat lärande (DRL) för att hitta en optimal körpolicy genom att maximera den långsiktiga belöningen i en interaktiv miljö.
Formulation of Deep Reinforcement Learning Architecture Toward Autonomous Driving for On-Ramp Merge
{'venue': '2017 IEEE 20th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC)', 'journal': '2017 IEEE 20th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Mathematics', 'Computer Science']}