基于强化学习与安全约束的自动驾驶决策方法

在自动驾驶决策场景下,为解决强化学习算法安全性差、学习效率低的问题,提出一种在算法的训练阶段添加基于价值的安全约束和虚拟奖励的方法。首先,利用状态、动作价值函数和安全判断规则,对智能体执行的动作进行基于价值的安全约束,选择价值高且安全的动作。然后,向回放池添加包含虚拟奖励的预测轨迹数据,以补充由于约束而未能获取的试错动作信息和相应的状态、奖励信息。最后,为进行加减速和换道决策实验,基于修改后的高速公路仿真环境highway-env搭建了3车道高速公路场景,并以深度Q网络（Deep Q Network, DQN）算法为基础,分别训练和测试了无安全约束的算法、拥有基于规则的安全约束的算法和拥有基于价值的安全约束的算法。结果表明,考虑加速、减速、保持车速和车道、向左换道、向右换道共5种动作时,基于价值的安全约束算法的成功率比无安全约束的算法高3倍以上,平均回报提升28%;仅考虑向左换道、向右换道、保持车道这3种换道动作时,基于价值的安全约束算法的成功率比基于规则的安全约束算法高0.11,平均回报提升6%;都添加基于价值的安全约束时,考虑5种动作的算法相较于考虑3种动作的算法成功率低0.06但...     

基于模态及传递路径分析的整车轰鸣问题改善

模态及传递路径分析是车辆NVH特性研究的重要方法,振动噪声传递过程中的薄弱部位需结合传递路径及模态分析确定,薄弱部位零部件的振动噪声传递特性可通过模态分析得到。基于上述分析采取加强薄弱部位支撑等强化手段,改善薄弱部位的固有属性,避免共振,即可达到减小振动、降低噪声,提高整车乘坐舒适性的目的。整车轰鸣问题改善就是此类研究范畴,本文以改善某4缸乘用车整车轰鸣问题为目标阐述试验分析及解决过程。     

基于Q-learning 的定制公交跨区域路径规划研究

考虑城市大客流通勤者跨区域出行需求,结合城市公交线网中乘客出行密集、客流走向规律等特点,提出一种跨区域定制公交的搭乘方案. 通过改进的Q-learning 模型对公交线路进行优化,为城市通勤者提供更加便捷和高效的出行服务. 通过综合路段拥堵状态、乘客需求及居民小区位置,设定了Q-learning 强化学习的奖惩函数,提升定制公交区域路径的直线系数、满载率、通行时间. 结果表明,所提出的改进方法能够降低通勤者跨区域通行的旅行时间,有效提高髙峰时段定制公交线网的通行效率.     

多Agent强化学习下的城市路网自适应交通信号协调配时决策研究综述

相对于传统的交通信号配时决策方法,多Agent 强化学习及其协调方法能更好地适应城市 路网交通环境的变化。为探讨其在城市路网自适应交通信号配时决策中的应用,系统地总结了多 Agent 强化学习及协调机制的研究方法,详细地分析了国内外研究现状,并指出现有研究中存在 的问题,在此基础上对未来研究进行了展望。研究结果表明,既有研究主要针对规模较小的路 网,存在维数灾难问题,强化学习与协调机制结合研究还不够深入,相关学习参数分析不够细 致,仿真环境和情景现实性不强。未来研究可以引入马尔科夫博弈提高决策协调性,嵌入混合交 通流、公交优先等交通管理思想增强决策实用性,引入先验知识及其他学习技术加快学习速度, 融入物联网、主动管理、大数据等先进理念和前沿技术增加决策的实时性,与交通诱导等集成提 升决策的系统性。     

基于场景动力学和强化学习的自动驾驶边缘测试场景生成方法

为解决小概率高风险边缘测试场景的问题,本文提出一种基于场景动力学和强化学习的边缘场景生成方法,实现边缘场景的自动生成,能模拟真实世界中车辆间的对抗与博弈行为的特征。首先将随时间动态变化的场景模型由一组微分方程描述为场景动力学系统;然后利用神经网络作为通用函数逼近器来构造场景黑盒控制器,并基于强化学习实现边缘场景控制器的优化求解;最后以超车切入场景为例,在Matlab/Simulink软件进行仿真验证,结果表明,边缘场景强化生成模型在场景交互博弈、覆盖率和可重复测试等方面具有良好的性能。     

图片新闻

日前，徐建一在党委扩大会报告中提出2014年320万辆的销售目标，强调“五个强化”，即：强化质量提升、强化成本控制、强化服务改善、强化项目管控、     

强化组织、统筹安排 确保公交春运工作有序有力完成

2014年春运从1月16日起至2月24日结束，共计40天。唐山公交总公司成立了以总经理赵俊良任组长的春运领导小组，从上到下认真组织、安排、协调春运工作，保障各项措施的落实，确保2014年春运工作任务圆满完成。     

强化和落实航运企业安全主体责任的实践与思考

交通运输作为国家安全生产的重点行业和领域,特别是从事全球集装箱班轮运输的大型企业,在我国每年90%以上外贸进出口由海上运输完成中,确保船、货、人三者的安全,一直是高悬于航运企业头上的重大主题。而如何强化和落实企业安全生产主体责任,既是国务院《关于进一步加强安全生产工作的通知》（以下简称《通知》）32条要求的核心之一，也是现阶段指导和推进安全生产工作的关键。     

提升文化品位 给力产业升级

在过去的2012年,我们自行车行业出现了可喜的变化:高档自行车和锂电池的电动自行车产销量得到明显的增长。这是中国自行车协会(以下简称中自协)在2012年初提出"四个强化"和"四个持续"的行动目标,并得到认真贯彻的结果。特别是"强化文化驱动,提升产业文化品位",对产业结构转型和产品创新升级起到有力的推动作用。自从2010年开始,中自协配合国     

基于Agent控制器的单路口信号灯学习控制方法研究

将强化学习中的Q学习算法与Agent技术相结合,构成Agent控制器对单路口的信号灯进行控制.介绍了将经验知识与Q学习算法相结合实现的Agent学习机制,提出了一种适合交通环境的强化函数,以解决单路口的动态实时控制.经仿真软件Paramics对实际路口进行仿真实验,验证了该方法具有较好的控制效果.