强化学习在车载系统中的统一自动控制

Jul, 2022

强化学习在车载系统中的统一自动控制

Unified Automatic Control of Vehicular Systems with Reinforcement Learning

Zhongxia Yan, Abdul Rahman Kreidieh, Eugene Vinitsky, Alexandre M. Bayen, Cathy Wu

TL;DR本文提出了一种简化的车辆微观模拟方法，并使用深度强化学习优化了具有不同车辆组成的六个交通系统的控制策略，发现了类似于波浪消减、交通信号和匝道计量等的多种新行为，并分析了这些行为以获得可解释的控制策略。

Abstract

Emerging vehicular systems with increasing proportions of automated components present opportunities for optimal control to mitigate congestion and increase efficiency. There has been a recent interest in applying deep reinforcement learning (DRL) to these nonlinear dynamical systems f

vehicular systems deep reinforcement learning microsimulation control strategies markov decision processes

发现论文，激发创造

基于策略深度强化学习和智能路由的自主车辆交通管理

提出了一种基于深度强化学习的信号控制系统，该系统可以根据交通状况动态调整信号并使用重新路由技术平衡道路网络上的车辆，以帮助优化交通流的管理和减少拥堵。

Jun, 2022

交通优化中的隐式感知：先进的深度强化学习技术

通过采用深度强化学习从事自主驾驶车辆上的车辆跟随和变道模型，本论文探讨了解决构成道路阻塞的突发情况，提出了基于 Markov 决策过程和 MEC 辅助架构的综合决策控制系统，并通过 SUMO 模拟器和 OPENAI GYM 评估了该模型的性能，结果显示使用 ε-greedy 策略进行训练的 DQN 代理明显优于使用 Boltzmann 策略进行训练的代理。

Sep, 2023

自主车辆运动规划深度强化学习调查

本文研究了在自动驾驶车辆领域中，传感器技术、通信、安全、人工智能、机器学习、路线规划等多方面的应用，重点阐述了一种基于深度强化学习的层次运动规划方法，并以车跟、车道保持、轨迹跟踪、融合和交通压力等不同场景的自动驾驶为例，总结了现有解决方案的优缺点并提出未来研究方向和挑战。

Jan, 2020

通过强化学习进行交通流随机化的自主车辆决策与控制

我们提出了一种方法，通过随机化基于规则的微观交通流的车辆跟随模型和变道模型的某些参数来随机化周围车辆的驾驶风格和行为，发现在高保真度微观交通流下训练的策略相比其他微观交通流下训练的模型具有更高的成功率和更好的计算奖励。

Mar, 2024

混合自主车辆交通的模块化学习框架：Flow

本文研究使用深度强化学习模拟交通动态，模块化学习框架可以提高交通效率并可适应实际网络的复杂情况，单一通道的小型神经网络控制法可以在不同车流情况下消除交通阻塞。

Oct, 2017

基于深度强化学习的 CARLA 模拟自动驾驶

本论文基于强化学习（RL）与 Deep Q-Learning 框架以及 CARLA 仿真环境，探索了一种实现自动驾驶车辆在高速行驶时保持车道并避让其他车辆的策略，以提高交通安全性。

Jun, 2023

智能交通系统中的交通灯深度强化学习控制

本篇论文通过研究深度强化学习在交通灯控制问题中的应用，证明在格网路网中智能行驶的 “绿波” 策略自然而然地出现，并且优于传统方法，这为提高交通效率提供了途径。

Feb, 2023

智能交通系统的深度强化学习：一项调查

本文综述了以深度强化学习（RL）为基础的交通控制应用，并将现有工作按照应用类型、控制模型和研究算法进行分类总结。

May, 2020

使用无模型强化学习在密集交通中驾驶

本研究使用深度强化学习来生成一种连续控制规划方案，让自动驾驶汽车在拥挤的道路上实现车道变换，并与基于模型预测控制算法进行对比测试。

Sep, 2019

面向交通信号控制的鲁棒深度强化学习：需求激增、事故和传感器故障

本论文详细研究采用深度强化学习（RL）算法解决交通拥堵问题，并开发了一个开源框架以评估这些算法在不同的交通模拟环境下的表现。通过考虑一系列外生不确定因素，如需求激增、容量减少和传感器故障等。我们得出了深度强化学习算法在交通控制领域的关键见解，并提出了具体的设计以减轻这些考虑过的外生不确定因素对系统的影响。

Apr, 2019