如何制动？基于深度强化学习的伦理紧急制动
机器人学
2025-12-12 v1 人工智能
摘要
联网与自动驾驶车辆（CAVs）有潜力提升驾驶安全性，例如通过实现安全的车辆跟驰和更高效的交通调度。对于此类未来部署，应满足安全性要求，其中主要要求是避免车辆碰撞以及在碰撞不可避免时大幅减轻伤害。然而，基于保守最坏情况的控制策略以降低灵活性为代价，并可能损害整体性能。有鉴于此，我们研究了如何利用深度强化学习（DRL）来提高涉及紧急制动的多车跟驰场景中的安全性。具体而言，我们研究了如何将带有车车通信的 DRL 用于在旨在实现整体或集体三车伤害减少或碰撞避免（而非单车此类目标）的场景中，进行符合伦理的紧急制动方案选择。作为算法，我们提供了一种混合方法，将 DRL 与一种基于解析表达式选择最优恒定减速的已发表方法相结合。通过将 DRL 与先前方法相结合，所提出的混合方法与独立的 DRL 相比提高了可靠性，同时在整体伤害减少和碰撞避免方面实现了更优的性能。
引用
@article{arxiv.2512.10698,
title = {How to Brake? Ethical Emergency Braking with Deep Reinforcement Learning},
author = {Jianbo Wang and Galina Sidorenko and Johan Thunberg},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.10698},
year = {2025}
}