基于强化学习的自动驾驶车辆在无信号交叉口的礼让行为
机器学习
2021-06-14 v1 机器人学
摘要
从当今以人类驾驶为主的交通向纯自动驾驶的过渡将是一个渐进的演化过程，其影响是我们在不久的将来可能会经历混合交通。联网自动驾驶车辆可以以不同方式惠及人类驾驶车辆及整个交通系统，例如改善碰撞规避并减少交通波。许多研究已致力于改善交叉口管理这一交通中的重要瓶颈，手段包括智能交通信号或仅限自动驾驶车辆。然而，如何改善无信号交叉口处混合交通的问题受到的关注较少。本文中，我们提出一种利用深度强化学习优化混合交通情形下交叉口交通流的新方法。我们的强化学习智能体为集中式控制器学习策略，使无信号交叉口的联网自动驾驶车辆让出路权并避让其他车辆以优化交通流。我们实现了该方法并在基于模拟与真实交通数据的交通仿真器SUMO中进行了测试。实验评估表明，我们的方法在混合交通设置下显著改善了无信号交叉口的交通流，并且相较于对应信号交叉口的最先进交通信号控制器，在广泛交通情境下也提供了更优性能。
引用
@article{arxiv.2106.06369,
title = {Courteous Behavior of Automated Vehicles at Unsignalized Intersections via Reinforcement Learning},
author = {Shengchao Yan and Tim Welschehold and Daniel Büscher and Wolfram Burgard},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.06369},
year = {2021}
}