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基于遵守意识的强化学习用于车道变更的 AI 推荐系统

机器学习 2025-04-30 v1 人工智能系统与控制系统与控制

作者: Weihao Sun , Heeseung Bang , Andreas A. Malikopoulos

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摘要

本文提出了一种遵守意识的强化学习 (RL) 方法，旨在寻找半自动驾驶环境中单车辆旅行效率的最优车道变更建议。该问题建立在马尔可夫决策过程的框架内，通过一种遵守意识的深度 Q 网络来实现，该网络考虑到人类驾驶员对所建议行动的部分遵守情况。该方法在 CARLA 驾驶环境中进行评估，情景较为真实。

关键词

强化学习车道变更推荐遵守意识深度 Q 网络半自动驾驶

引用

@article{arxiv.2504.20187,
  title  = {AI Recommendation Systems for Lane-Changing Using Adherence-Aware Reinforcement Learning},
  author = {Weihao Sun and Heeseung Bang and Andreas A. Malikopoulos},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2504.20187},
  year   = {2025}
}

备注

6 pages, 5 figures, conference