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基于深度强化学习的自动驾驶超车决策研究

基于深度强化学习的自动驾驶超车决策研究

作者：苏晓乐长安大学

学位级别：硕士

随着自动驾驶技术的快速发展,为自动驾驶车辆供安全、高效的超车行为决策,是自动驾驶领域中具有挑战性的问题之一。考虑到周围驾驶环境中传统驾驶车辆行为的多样性和自动驾驶车辆超车决策的复杂性,本文依托国家重点研发项目“车路协同... 详细信息

随着自动驾驶技术的快速发展,为自动驾驶车辆供安全、高效的超车行为决策,是自动驾驶领域中具有挑战性的问题之一。考虑到周围驾驶环境中传统驾驶车辆行为的多样性和自动驾驶车辆超车决策的复杂性,本文依托国家重点研发项目“车路协同环境下车辆群体智能控制理论与测试验证”(2018YFB1600600),以混合交通为主要研究场景,对基于深度强化学习的自动驾驶超车决策问题展开研究,主要研究内容如下:(1)针对混合交通场景中传统驾驶车辆危险的分心驾驶行为进行识别,并对多种驾驶行为建模,将其应用于异质混合交通环境中的周围驾驶车辆。首先,从真实分心驾驶图像数据集中取驾驶特征部分以形成新的增强数据集。然后,采用优化的四层卷积神经网络对新生成的数据集进行分心驾驶行为特征识别。最后,对周围驾驶车辆的分心型、激进型、保守型驾驶行为进行建模。通过实验结果发现:使用多层卷积神经网络模型对分心驾驶行为特征进行识别时,其在增强后的数据集上准确率高于原始数据集上的识别准确率;与三层、五层卷积神经网络相比,四层卷积神经网络模型的识别效率和准确率最高。(2)针对现有混合交通场景下超车决策模型中训练时间长、收敛速度慢的问题,出了基于深度元Q网络学习算法的超车决策模型。首先,出改进的元深度Q网络学习算法,该算法通过引入元学习获取深度Q网络的初始化参数。然后,建立基于元深度Q网络学习算法的超车决策模型,在模型中构建卷积神经网络组成的超车决策模块。最后,搭建混合交通场景下的仿真环境,在该仿真场景下对改进的模型进行验证,模型对比结果表明:在超车过程的安全性、高效性指标中,基于元深度Q网络的超车决策模型表现优于基于深度Q网络算法的超车决策模型,并且训练时间缩短、收敛速度加快。(3)针对现有异质混合交通场景下超车决策的任务分配单一的问题,出了基于子任务图推理元学习器改进的MSGI-PPO算法的超车决策模型。首先,设计改进的MSGI-PPO算法,该算法引入子任务图推理元学习器,使近端策略优化算法具备推断子任务的能力。然后,建立基于MSGI-PPO算法的超车决策模型,该模型可以推断超车任务的子任务,并在适应阶段的若干个回合内快速适应新任务。最后,搭建具有多种驾驶风格的异质混合交通场景下的仿真环境。模型对比结果表明:在不同指标下,基于MSGIPPO算法的超车决策模型在超车过程中的表现优于其他对比模型。

关键词：自动驾驶超车决策深度强化学习元学习深度Q网络近端策略优化

基于Stackelberg博弈的自动驾驶车辆超车决策

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综合运输 2022年第12期44卷 51-57,76页

作者：李巧宜西南交通大学交通运输与物流学院四川成都611756

超车行为由于其复杂性给交通安全带来较大的隐患,而自动驾驶车辆超车决策规划可为安全超车提供重要保障。针对现有换道超车决策算法所考虑的周围车辆环境较为简单的问题,本文通过在超车决策规划算法中综合考虑被超车辆和对向来车对于超... 详细信息

超车行为由于其复杂性给交通安全带来较大的隐患,而自动驾驶车辆超车决策规划可为安全超车提供重要保障。针对现有换道超车决策算法所考虑的周围车辆环境较为简单的问题,本文通过在超车决策规划算法中综合考虑被超车辆和对向来车对于超车行为的影响,建立基于Stackelberg博弈的混合驾驶环境下双车道公路自主超车决策规划模型。随后在Matlab/Simulink中搭建仿真模型,对模型有效性进行验证。结果表明,本文设计的超车决策规划模型在不同的周围车辆环境中均具有较好的适应性,能够保证自动驾驶车辆在混合驾驶环境下完成安全有效的超车行为。

关键词：自动驾驶超车决策 Stackelberg博弈超车视距双车道公路

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汽车防撞系统中的危险估计与超车决策

计算机仿真 2004年第11期21卷 207-210,222页

作者：邓金城黄席樾邓小丽廖传锦重庆大学自动化学院导航制导实验室重庆400044

在分析了汽车驾驶过程动态模型及制动距离模型基础之上 ,该文提出了基于最小安全报警距离的危险估计算法。通过对超车过程中车辆行驶的运动学分析 ,推导出超车所应满足的前后纵向车距求解算法。结合曲率限制 ,得出了超车过程完成时间的... 详细信息

在分析了汽车驾驶过程动态模型及制动距离模型基础之上 ,该文提出了基于最小安全报警距离的危险估计算法。通过对超车过程中车辆行驶的运动学分析 ,推导出超车所应满足的前后纵向车距求解算法。结合曲率限制 ,得出了超车过程完成时间的取值范围 ,从而实现了超车过程行使参数的决策。结合大量实验数据得到了超车安全性区域决策图 ,准确快捷地实现了安全决策。实验表明 ,本文所提出的算法实时性强。

关键词：汽车防撞危险估计超车决策

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无人驾驶汽车超车功能算法研究

无人驾驶汽车超车功能算法研究

作者：吴海博长安大学

学位级别：硕士

超车是车辆在行驶过程中会经常遇到的工况,超车行为也对驾驶员的观察能力、判断能力以及驾驶操作能力提出了较高的要求,观察判断不及时或是操作的失误是超车过程中发生交通事故的重要原因。无人驾驶汽车的超车功能是当下汽车走向智能化... 详细信息

超车是车辆在行驶过程中会经常遇到的工况,超车行为也对驾驶员的观察能力、判断能力以及驾驶操作能力提出了较高的要求,观察判断不及时或是操作的失误是超车过程中发生交通事故的重要原因。无人驾驶汽车的超车功能是当下汽车走向智能化的研究热点之一,为了让无人驾驶汽车在超车过程中更加安全平稳,本文围绕无人驾驶汽车超车功能的决策规划以及运动控制进行了研究。超车一般被划分为三个过程,分别是换道、超车与并道,本车需要安全平稳的超越前方车辆后再次回到原车道。当前方车辆的行驶速度较低或者驾驶员期望以更高的速度行驶时一般会采取超车操作,基于此背景,在常用的超车意图判断方法的基础上提出一种新的基于速度不满度累积的超车意图判断方法,并利用本车与周围车辆的最小安全距离模型对超车可行性进行判断。通过对比几种不同的轨迹规划的方法之后,本文选用更为平滑且计算简单的五次多项式作为轨迹规划方法,同时由于换道轨迹的时间长度对换道效率以及换道过程中的乘坐舒适性具有重要影响,本文提出一种基于模糊规则的换道轨迹时间确定方法。针对无人驾驶汽车超车过程中的轨迹跟踪问题,本文基于Frenet坐标系将运动控制解耦为纵向与横向两个维度的控制,在纵向控制方面采用了分层控制的方法,并且设计了两种上层控制器,第一种为借助模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)算法设计的集成式MPC控制器,可对纵向位置以及纵向速度同时进行跟踪,第二种是在总结PID控制与MPC的基础上,设计的一种带PID位置修正的MPC控制器,其中PID控制器负责位置修正,MPC控制器负责速度跟踪。根据上层控制器输出的期望加速度,下层控制器再通过合理的加速/制动切换逻辑来输出对应的节气门开度或制动器压力。针对横向控制,考虑到超车算法在应用过程中的实时性与运算量的因素,本文采用了车辆二自由度模型行作为跟踪控制算法的车辆动力学模型,并在二自由度模型的基础上推导出横向控制偏差模型作为控制器的预测模型,同时将轮胎力的耦合转化为对控制量的约束,将侧向位移偏差以及横摆角偏差最小为目标设计了MPC横向控制器的目标函数,然后将MPC的求解转化为二次规划问题,以实现通过对前轮转角的控制达到消除侧向偏差的目的。最后利用Car Sim/Simulink搭建联合仿真环境,对本文的超车算法进行仿真分析。

关键词：超车决策轨迹规划轨迹跟踪控制

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窄直道自动驾驶高效通行策略研究

窄直道自动驾驶高效通行策略研究

作者：董泰宏重庆理工大学

学位级别：硕士

本文研究的场景道路狭窄,仅有2个车道,自动驾驶车辆在该场景下高效通行的核心在于如何完成快速的超车决策与执行,这需要与其他车道的车辆进行交互竞争,因此过于保守的方案导致车辆通行效率过慢,因此本文针对该场景中交互竞争关系复杂的... 详细信息

本文研究的场景道路狭窄,仅有2个车道,自动驾驶车辆在该场景下高效通行的核心在于如何完成快速的超车决策与执行,这需要与其他车道的车辆进行交互竞争,因此过于保守的方案导致车辆通行效率过慢,因此本文针对该场景中交互竞争关系复杂的特点,结合博弈论对自动驾驶车辆的超车决策行为进行研究,同时针对车辆可规划空间狭窄的问题,采用了基于离散点优化的算法实现局部超车轨迹规划,主要研究内容包括以下几个部分:首先对窄直道场景分类并进行超车行为分析,列举了典型的两类场景,分析各场景下不同工况高效通行的难点与超车行为可能会面临的潜在碰撞风险;建模主车的超车意图产生条件,剖析超车行为所需要经历的阶段,建立传统安全距离阈值模型作为博弈论引入时机的判断准则。接着建立窄直道场景高效决策模型,从众多博弈论分支中确定本文博弈模型为不完全信息下的动态博弈,设计了一个二阶段的概率模型对博弈参与者进行风格评估,确定博弈者风格之后,根据博弈的目标设计合适的收益函数,收益函数综合考虑博弈者驾驶风格、通行效率、安全、能量损耗因素,最终求解得到博弈的纳什均衡。然后进行局部超车轨迹规划,阐述了Frenet坐标系在车辆局部轨迹规划中的作用,在Frenet坐标系下,设计基于数值优化的算法,分别考虑横纵向各自的约束与目标函数,建立起离散点的二次规划优化模型,通过等时距采样的方式合并横纵向轨迹,对于合并的轨迹,基于分离轴定理进行严格的碰撞检测,保证轨迹的安全性。最后搭建窄直道场景决策规划联合仿真平台,本文采用Prescan-Carsim-Simulink联合仿真,针对2类场景6个工况进行决策规划一体的仿真,展示每个工况中的博弈者风格估计过程、博弈论收益矩阵与博弈纳什均衡结果,分析局部超车轨迹的平滑性、舒适性,仿真结果表明本文的决策规划模型能够保证车辆在安全与效率兼顾的前提下完成窄直道场景超车行为。

关键词：自动驾驶窄直道场景博弈论超车决策局部轨迹规划

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复杂环境下车辆自主决策可达集分析

扬州大学学报（自然科学版） 2019年第4期22卷 77-82页

作者：杨旭曹凯刘秉政沈鹏奉柳山东理工大学交通与车辆工程学院山东淄博255049 西安交通工程学院交通运输系西安710300

针对传统的车辆安全性验证模型多为单目标简单环境而导致其适应性低的问题,提出基于哈密顿-雅可比方程的可达集分析方法.在经典超车问题的建模中,通过加入对向来车,增加模型的复杂度和可达集计算的约束条件,识别并预测场景中各交通参与... 详细信息

针对传统的车辆安全性验证模型多为单目标简单环境而导致其适应性低的问题,提出基于哈密顿-雅可比方程的可达集分析方法.在经典超车问题的建模中,通过加入对向来车,增加模型的复杂度和可达集计算的约束条件,识别并预测场景中各交通参与者的机动行为.为了提高计算的准确性,采用水平集方法描述可达集演变过程,引入曲线行驶下车辆行驶特性函数fa(x),以适应自主车辆在不同行为决策下可达集的变化.仿真结果表明,该方法在复杂的道路交通环境下不仅能够判断自主车辆目前状态的安全性,而且能够预测未来时刻的安全性,同时可为智能驾驶决策的安全性提供参考依据.

关键词：智能交通安全性验证可达集超车决策混合系统

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复杂环境下车辆自主决策可达集分析

西安交通工程学院学术研究 2022年第3期7卷 11-15页

作者：杨旭西安交通工程学院交通运输学院陕西西安710300

本文提出了一种基于哈密顿-雅可比方程的可达集分析方法,以解决传统车辆安全性验证模型适应性低的问题。在经典的超车问题中,通过引入对向来车,增加了模型的复杂度和可达集计算的约束条件,从而能够识别并预测场景中各交通参与者的机动... 详细信息

本文提出了一种基于哈密顿-雅可比方程的可达集分析方法,以解决传统车辆安全性验证模型适应性低的问题。在经典的超车问题中,通过引入对向来车,增加了模型的复杂度和可达集计算的约束条件,从而能够识别并预测场景中各交通参与者的机动行为。为了提高计算的准确性,采用了水平集方法描述可达集演变过程,并引入曲线行驶下车辆行驶特性函数f(x),以适应自主车辆在不同行为决策下可达集的变化。仿真结果表明,该方法不仅能够判断自主车辆目前状态的安全性,而且能够预测未来时刻的安全性,并且可以为智能驾驶决策的安全性提供参考依据。因此,该方法具有实际应用价值,可为道路交通安全提供有力的技术支持。

关键词：智能交通安全性验证可达集超车决策混合系统