基于DQN的车辆驾驶行为决策方法

• 作者: 罗鹏 黄珍 秦易晋 陈志军
• 来源期刊: 交通信息与安全
• 学科: 交通运输
• 关键词: 智能驾驶 强化学习 DQN算法 专家知识
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 交通信息工程与控制
• 页码范围: 67-77,112
• 页数: 12页
• 分类号: U471.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.05.008

摘要

针对传统DQN算法下网联车驾驶行为决策的动作选择过程随机性强、探索空间大的问题,研究了结合专家知识和DQN算法的智能车辆决策框架,设计了奖励值函数来引导算法的训练.通过层次分析法(AHP)选取高速场景下车辆驾驶决策中的重要影响因素,利用ID3决策树构建简单而有效的专家规则库;在传统算法基础上,通过设计奖励值函数来优化DQN网络结构,由奖励值函数引导DQN算法来解决高速场景下的车辆决策问题,并在Python仿真环境中构建高速交通场景对该算法进行分析和验证.实验结果表明,在高速直道和并道场景下,达到95％成功率的平均训练次数分别减少了100次和200次,平均奖励值分别提高了4.02和1.34,有效加快了DQN算法的动作选择,降低了探索过程中的动作随机性.