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考虑驾驶风格的智能车自主驾驶决策方法
引用本文:王鑫鹏,陈志军,吴超仲,熊盛光.考虑驾驶风格的智能车自主驾驶决策方法[J].交通信息与安全,2020,38(2):37-46.
作者姓名:王鑫鹏  陈志军  吴超仲  熊盛光
作者单位:武汉理工大学国家水运安全工程技术研究中心 武汉 430063;武汉理工大学智能交通系统研究中心 武汉 430063;武汉理工大学水路公路交通安全控制与装备教育部工程研究中心 武汉 430063
基金项目:国家自然科学基金;湖北省创新群体项目
摘    要:为了提升智能车类人驾驶水平,提供符合驾乘者驾驶习惯的个性化驾驶服务,改进了DDPG算法并设计智能车驾驶决策系统,学习不同风格的个性化驾驶策略.招募20位驾驶人参加基于仿真平台的模拟驾驶实验,采集驾驶数据.运用相关性检验方法选择个性化驾驶评价指标,使用K-means聚类方法将驾驶风格进行分类.在基础DDPG算法的输出部分加入线性变换过程,形成改进的个性化驾驶决策学习算法,进而构建个性化自主驾驶系统,以3种驾驶风格作为学习目标,调节线性变换参数,在线训练并测试算法.结果表明,提出的方法比基础算法收敛速度提升21.3%.算法在测试场景中,保持了高于驾驶人的横向控制水平,车道偏移量下降73.0%,且驾驶的车辆未与道路外侧护栏发生碰撞.聚类结果显示,算法通过调节线性变换参数,能够有效学习不同的驾驶风格. 

关 键 词:智能交通    自动驾驶    个性化驾驶    深度强化学习    智能车辆

A Method of Automatic Driving Decision for Smart Car Considering Driving Style
Abstract:
Keywords:
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