發(fā)布時(shí)間：2020-04-15 04:00

【摘要】：隨著交通擁堵、環(huán)境污染、交通事故等交通問(wèn)題的日益突出,無(wú)人駕駛技術(shù)被認(rèn)為是解決當(dāng)前交通問(wèn)題的有效方法。移動(dòng)模型是無(wú)人駕駛技術(shù)的重要組成部分,是自主車(chē)進(jìn)行決策與控制的依據(jù)。自主車(chē)的主要戰(zhàn)術(shù)決策和行為是換道決策和跟馳,其中的換道決策是碰撞和擁堵的主要來(lái)源,是最具有挑戰(zhàn)性的戰(zhàn)術(shù)決策。然而,許多換道模型都是基于數(shù)學(xué)公式和交通流理論建立起來(lái)的,雖然在一定程度上能夠模擬車(chē)輛的換道過(guò)程,為車(chē)輛提供換道決策,但缺乏車(chē)輛之間相互交互的考慮以及對(duì)其他影響因素的研究,使得其決策性能較低,不能夠很好的作為自主車(chē)的換道決策。本文主要研究了網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下自主車(chē)的換道決策,主要貢獻(xiàn)如下:(1)將車(chē)輛的換道場(chǎng)景看作是完全信息下的非合作博弈,通過(guò)分析換道場(chǎng)景下的博弈要素與行為,提出了聯(lián)合駕駛風(fēng)格和博弈理論的車(chē)輛換道決策,并且作為混合場(chǎng)景下自主車(chē)的換道決策進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),最后在數(shù)據(jù)集上進(jìn)行有效性驗(yàn)證。將風(fēng)格系數(shù)引入到各方的博弈收益,體現(xiàn)不同風(fēng)格對(duì)收益的重要影響,更加符合實(shí)際情況;使用恒定加速度和智能駕駛員模型的離散加速度兩種方式來(lái)預(yù)測(cè)換道車(chē)輛的位置,更加接近實(shí)際情況。該決策模型能夠進(jìn)一步用于駕駛員輔助系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)和作為有人駕駛與無(wú)人駕駛混合環(huán)境下自主車(chē)的換道決策。(2)提出了一種基于函數(shù)逼近Q學(xué)習(xí)的自主車(chē)換道決策方法,為自主車(chē)提供換道決策。使用車(chē)頭時(shí)距來(lái)降低狀態(tài)空間的維度,有利于策略的探索與學(xué)習(xí);通過(guò)合理的設(shè)置?-greedy策略的探索因子,從而加快算法的收斂速度;利用函數(shù)逼近的方法實(shí)現(xiàn)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的泛化,更好的解決實(shí)際問(wèn)題。最后進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),使用函數(shù)逼近Q學(xué)習(xí)的方法控制自主車(chē)的換道,并且與聯(lián)合駕駛風(fēng)格和博弈的換道決策以及其他方法進(jìn)行比較,驗(yàn)證了方法的有效性。
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：U495;O225;U463.6

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2628105