典型文献
基于强化学习的智能车人机共融转向驾驶决策方法
文献摘要：
针对智能车人机共融驾驶系统中人和自主驾驶系统的驾驶权连续动态分配问题,尤其是因建模误差导致的权重分配方法适应性低的难题,提出了基于强化学习的人机共融转向驾驶决策方法;考虑驾驶人的转向特性,搭建了基于双点预瞄的驾驶人模型,并采用预测控制理论建立了智能车自主转向控制模型,构建了智能车人机同时在环的转向控制框架;基于Actor-Critic强化学习架构,设计了用于人机驾驶权分配的深度确定性策略梯度(DDPG)智能体,以曲率契合度、跟踪精确性和乘坐舒适性为目标,提出了基于模型的收益函数;构建了人机共融驾驶权分配强化学习框架,包含驾驶人模型、自主转向模型、驾驶权分配智能体以及收益函数;为了验证方法的有效性,招募了8位驾驶人开展共计48人次的模拟驾驶试验.研究结果表明:在曲率适应性验证中,人机共融-DDPG方法优于人工驾驶和人机共融-Fuzzy方法,跟踪性平均提升70.69％、39.67％,舒适性平均提升18.34％、7.55％;在速度适应性验证中,车速为40、60和80 km?h-1条件下,驾驶人权重大于0.5的时间占比分别为90.00％、85.76％、60.74％,且跟踪性相轨迹和舒适性相轨迹都能有效收敛.可见,提出的方法能够适应曲率和车速变化,在保证安全性的前提下提升了跟踪性和舒适性.
文献关键词：
智能车;人机共融;转向驾驶决策;驾驶权分配;强化学习
中图分类号：
作者姓名：
吴超仲;冷姚;陈志军;罗鹏
作者机构：
武汉理工大学 智能交通系统研究中心,湖北 武汉 430063;武汉理工大学 交通与物流工程学院,湖北 武汉 430063;武汉理工大学 计算机与人工智能学院,湖北 武汉 430063
文献出处：
引用格式：
[1]吴超仲;冷姚;陈志军;罗鹏-.基于强化学习的智能车人机共融转向驾驶决策方法)[J].交通运输工程学报,2022(03):55-67
A类：
转向驾驶决策,驾驶权分配
B类：
强化学习,智能车,人机共融,决策方法,动态分配,分配问题,建模误差,权重分配,分配方法,驾驶人,转向特性,双点,预测控制,控制理论,转向控制,控制模型,Actor,Critic,学习架构,深度确定性策略梯度,DDPG,智能体,契合度,精确性,乘坐舒适性,基于模型,转向模型,验证方法,招募,人次,模拟驾驶试验,Fuzzy,车速,人权,时间占比,相轨迹,曲率和,速变
AB值：
0.302075
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