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Decision-making models on perceptual uncertainty with distributional reinforcement learning

Green Energy and Intelligent Transportation 2023年第2期2卷 29-39页

作者： Shuyuan Xu Qiao Liu Yuhui Hu Mengtian Xu Jiachen Hao School of Mechanical Engineering Beijing Institute of Technology100081 BeijingChina Beili Huidong(Changshu)Vehicle Technology Company 215513 SuzhouChina

Decision-making for autonomous vehicles in the presence of obstacle occlusions is difficult because the lack of accurate information affects the *** methods may lead to overly conservative strategies and timeconsuming computations that cannot be balanced with *** propose to use distributional reinforcement learning to hedge the risk of strategies,optimize the worse cases,and improve the efficiency of the algorithm so that the agent learns better actions.A batch of smaller values is used to replace the average value to optimize the worse case,and combined with frame stacking,we call it Efficient-Fully parameterized Quantile Function(EFQF).This model is used to evaluate signal-free intersection crossing scenarios and makes more efficient moves and reduces the collision rate compared to conventional reinforcement learning algorithms in the presence of perceived *** model also has robustness in the case of data loss compared to the method with embedded long and short term memory.

关键词： Autonomous vehicles Reinforcement learning sensing occlusion Partially observable markov decision process Unsiganlized intersections

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