典型文献
基于驾驶行为生成机制的智能汽车类人行为决策
文献摘要：
本文通过分析驾驶人驾驶行为生成机制,构建了类人行为决策策略(HBDS).它具有匹配驾驶行为生成机制的策略框架,通过最大熵逆强化学习得到类人奖励函数,并采用玻尔兹曼理性噪声模型建立行为概率与累积奖励的映射关系.通过预期轨迹空间的离散化处理,避免了连续高维空间积分中的维数灾难,并基于统计学规律和安全约束对预期轨迹空间进行压缩和修剪,提升了HBDS采样效率.HBDS在NGSIM数据集上进行训练和测试的结果表明,HBDS能做出符合驾驶人个性化认知特性和行为特征的行为决策.
文献关键词：
智能汽车;类人驾驶;行为决策;逆强化学习
中图分类号：
作者姓名：
宋东鉴;朱冰;赵健;韩嘉懿;刘彦辰
作者机构：
吉林大学,汽车仿真与控制国家重点实验室,长春 130022
文献出处：
引用格式：
[1]宋东鉴;朱冰;赵健;韩嘉懿;刘彦辰-.基于驾驶行为生成机制的智能汽车类人行为决策)[J].汽车工程,2022(12):1797-1808
A类：
HBDS
B类：
驾驶行为,行为生成,生成机制,智能汽车,汽车类,人行为,行为决策,驾驶人,决策策略,最大熵,逆强化学习,习得,奖励函数,玻尔兹曼,噪声模型,立行,映射关系,离散化处理,高维空间,维数灾难,安全约束,修剪,采样效率,NGSIM,认知特性,行为特征,类人驾驶
AB值：
0.3844
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