Apr, 2019

在合并场景下具有自适应策略的交互感知决策制定

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TL;DR在自动驾驶车辆与其他道路参与者的交互中，应当考虑到不同驾驶员的合作水平以及车辆所处的位置，本文提出的基于多智能体强化学习的交互感知决策方法能够在合并场景下自适应地与其他参与者协商行驶方案，并且可以自动推断其他驾驶员的行为并作出策略性决策。
autonomous vehiclesmerging scenariosdecision makingcooperativenessmulti-agent reinforcement learning
发现论文，激发创造
  • 基于学习预测的自主驾驶交互合并决策

    本篇论文提出了一种自动驾驶的决策方法，采用了 POMDP 和 Monte Carlo tree search 等方法对车辆在道路上的交互进行建模和规划，实现了高质量的行驶决策。

    Mar, 2023

  • 利用社会心理因素的强制合并情境中自主车辆的交互感知决策

    通过包含社会行为和驾驶员个人目标的行为模型，利用贝叶斯滤波和对于不明确意图的附近车辆行为的预测，开发了一种基于滑动时域控制的决策策略，以在线估计其他驾驶员的意图。通过与博弈论控制器和真实世界交通数据集的模拟研究进行比较，验证了所提出的决策策略的有效性。

    Sep, 2023

  • 基于技能发现的自动驾驶车辆交叉口自适应决策

    提出一种基于强化学习和动作基元的分层框架，可自主收集和重复使用知识来解决城市环境下自动驾驶面临的挑战和不确定性，通过 CARLA 模拟器的测试，其表现优于其他基线方法。

    Jul, 2022

  • 自主车辆的决策制定：基于交互感知行为预测和社交关注神经网络

    自主车辆在交通中需要与人类驾驶员互动来完成任务，因此装备自主车辆具备人工推理以更好地理解周围交通的意图，从而促进任务完成。本文提出了一种行为模型，将驾驶员的互动意图编码为潜在的社会心理参数，并设计了基于贝叶斯滤波器的递进视界优化控制器以考虑互动驾驶员意图的不确定性，同时采用基于注意机制的神经网络架构来模仿行为模型和在线估计参数先验，并提出决策树搜索算法在线解决决策问题。本文对所提出的行为模型进行了真实世界轨迹预测能力的评估，并在模拟环境和真实世界交通数据集中进行了强制公路合并场景的决策模块的广泛评估，结果表明我们的算法能够在各种交通条件下完成强制合并任务并确保驾驶安全。

    Oct, 2023

  • 意图感知自动驾驶：高速公路并线场景案例研究

    利用意图传递作为一种促进自动驾驶车辆之间合作的手段，在高速公路环境模拟器中实现了一种意图共享任务，研究了如何通过意图传递帮助接收车辆在高速公路合并场景中调整行为。

    Sep, 2023

  • 针对自主驾驶的多模态感知参数化决策

    自动驾驶是一项新兴技术，本论文提出了一种基于深度强化学习的参数化决策框架，AUTO，在感知多模态状态特征基础上设计了图形模型来学习多模态语义特征的状态表示，并通过混合奖励函数考虑安全、交通效率、乘客舒适度等因素，以生成最佳行动。通过广泛实验，证明了 AUTO 在宏观和微观效果上领先于现有技术。

    Dec, 2023

  • 混合交通中的高速公路匝道合流的深度多智能体强化学习

    本文通过多智能体强化学习的方法对自动驾驶车辆在复杂交通场景下的高速公路入口合流进行了建模，提出了一种高效可扩展的模型，包括参数共享、本地奖励、底层安全监督等手段以及基于优先级的安全监督等，最终实验结果表明本文提出的 MARL 框架明显优于现有的基准模型。

    May, 2021

  • 混合交通中的联网自动驾驶车辆：学习人类驾驶员行为以实现有效的匝道并入

    该论文提出了一种学习连接和自动化车辆 (CAV) 与进入匝道的人驾驶车辆 (HDV) 进行安全控制的方法，使用高度信息状态模型，学习了混合交通情况下 HDV 的行为，并生成安全控制策略，然后在 CAV 与 HDV 交互的模拟场景中进行了验证。

    Apr, 2023

  • 基于多智能体强化学习的分布式自主交叉口管理方法

    提出了一个使用多智能体强化学习（MARL）的分布式方法来解决自主交叉口管理（AIM）中的问题，利用 3D 环视技术实现了无需中央控制器的精确导航，同时引入了优先情景回放策略以提高训练效果。实验证明该方法作为传统中央化 AIM 技术的创新替代方案，在 SMARTS 平台的虚拟环境中超越了各种度量指标的基准。

    May, 2024

  • 自主驾驶的安全多智能体强化学习

    本文介绍了一种利用深度强化学习解决自动驾驶问题的方案，不同于其他机器人任务，自动驾驶需要确保功能安全和在多个智能体情境下执行正确的决策，其中的主要挑战包括如何处理多个智能体的不确定行为，以及如何在 “Desires” 策略和难以控制的路径规划之间实现平衡。

    Oct, 2016