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提高人类驾驶人的接受度是自动驾驶汽车未来的重要方向,而深度强化学习是其发展的一项关键技术。为了解决人机混驾混合交通流下的换道决策问题,利用深度强化学习算法TD3(Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)实现自动驾驶汽车的自主换道行为。首先介绍基于马尔科夫决策过程的强化学习的理论框架,其次基于来自真实工况的NGSIM数据集中的驾驶数据,通过自动驾驶模拟器NGSIM-ENV搭建单向6车道、交通拥挤程度适中的仿真场景,非自动驾驶车辆按照数据集中驾驶人行车数据行驶。针对连续动作空间下的自动驾驶换道决策,采用改进的深度强化学习算法TD3构建换道模型控制自动驾驶汽车的换道驾驶行为。在所提出的TD3换道模型中,构建决策所需周围环境及自车信息的状态空间、包含受控汽车加速度和航向角的动作空间,同时综合考虑安全性、行车效率和舒适性等因素设计强化学习的奖励函数。最终在NGSIM-ENV仿真平台上,将基于TD3算法控制的自动驾驶汽车换道行为与人类驾驶人行车数据进行比较。研究结果表明:基于TD3算法控制的车辆其平均行驶速度比人类驾驶人的平均行车速度高4.8%,在安全性以及舒适性上也有一定的提升;试验结果验证了训练完成后TD3换道模型的有效性,其能够在复杂交通环境下自主实现安全、舒适、流畅的换道行为。 相似文献
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为了解决活断层工程效应,通过对断裂构造工程效应和工程处理全过程的综合分析,理论解析了断裂构造工程效应研究的前沿课题,并结合隧道工程实践,剖析了公路隧道活断层效应应用基础研究的方案,提出了断层错动自然影响带划分、断层错动围岩稳定性空间定量评价和活断层隧道工程对策研究等需要解决的关键问题。 相似文献
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地理信息系统管理的对象是复杂和多样的,不是人们通常认为的白色系统,而是一个灰色系统.其数据变化不是割裂的,是一个动态发展过程.其管理的地理实体不仅包括白色地理实体,也包括灰色地理实体.其管理的数据不仅包括白色数据,也包括灰色数据.灰色动态的概念应该贯通整个系统的数据采集、处理、储存、分析和显示中.以地下排水管线为例,介绍了灰色理论在地下管线状态评定中的应用,采用维修费用作为管线状态这个灰色数据的关联量. 相似文献
227.
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229.
土压平衡盾构在不同的地层进行渣土改良的关键是选择合适的改良剂,纯砂层施工中最常用的改良剂就是膨润土泥浆,目前已开始尝试使用聚合物进行改良。本文选取3种典型的聚合物,研究聚合物溶液特性与聚合物浓度、搅拌时间和静置时间的关系,并选择合适的聚合物对粗砂试样进行塌落度试验、渗透试验和直剪试验的室内试验研究。研究结果表明,针对粗砂地层(含水率10%左右),0.3%的PAM聚合物溶液注入率为20%~25%时,能有效增强粗砂的流动性和黏聚性,降低渗透系数和摩擦因数,满足土压平衡盾构施工要求。 相似文献
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武汉市轨道交通11号线东段工程光谷四路站—光谷五路站区间为"S"型连续曲线,最小平曲线半径为350 m,采用盾构法施工。通过对主动铰接盾构机掘进控制的难点分析,从土压力、千斤顶推力、千斤顶行程差、水平铰接角度和前盾水平趋向等方面采取有针对性的技术控制措施,使成型隧道轴线、管片错台控制在规范允许范围之内,成功解决了连续小半径曲线隧道盾构施工轴线难以控制、管片容易错台等大问题。 相似文献