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为实现高速公路环境下车辆的安全决策,提出一种结合深度强化学习和风险矫正方法的行为决策模型。构建决策模型所需的目标车辆及周围车辆的行驶信息,并引入自注意力安全机制,提高车辆在复杂高速场景下对周围潜在危险车辆的注意力,综合考虑行车效率、避障等因素以设计强化学习的奖励函数。此外,为解决强化学习在决策过程中缺乏安全性保障的问题,设计风险矫正模块对决策动作进行风险评估和矫正,避免危险决策的执行。在Highway-env仿真平台上对提出的决策模型进行训练和测试。试验结果表明,提出的决策模型有较高的行车安全率和鲁棒性,其驾驶效率也优于以规则、模仿学习和单纯深度强化学习为基础的决策方法。 相似文献
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针对高桩码头结构整体的耐久性评定方法,进行系统性的研究和论述。采用非线性有限元作为计算工具,基于当前比较成熟的钢筋混凝土材料耐久性的衰退模型,得出一种简易的高桩码头整体耐久性的评估方法。 相似文献
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我国的技术规范建议沉箱前趾不宜过大,而国外出现超大前趾沉箱结构的实际案例。基于国外某实际工程案例,采用中国规范对沉箱结构码头的整体稳定性及基床应力进行分析,并对比算例中超大前趾和我国常规前趾沉箱的各项结构性能指标,得出超大前趾沉箱结构具有一定的结构优越性,对我国沉箱结构的优化设计具有参考价值。 相似文献