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国内刊号:51-1307/TP
国际刊号:1001-9081
发布日期:
作者:周贤文, 龙潇, 余欣磊, 张依恋
单位:上海海事大学 航运技术与控制工程交通运输行业重点实验室,上海 201306
关键词:智能汽车,智能制动,Q学习,线性规划
基金:国家自然科学基金资助项目(62176150);上海市地方院校能力建设项目(20040501400)
针对智能车辆在混合交通流下的行驶安全问题,提出一种基于改进Q学习的智能车辆多场景安全制动算法。首先,根据路面情况与车辆参数建立三车模型,并分别模拟制动、跟车与变道场景。其次,对训练数据进行线性规划,以确保智能车辆存在安全制动的可能;同时,设置奖励函数,引导智能体在保证安全制动的基础上控制中车与前车、后车之间的距离尽可能相等。最后,结合区间分块方法,使算法能处理连续状态空间问题。与传统Q学习算法在制动、跟车、变道行驶场景下进行仿真对比实验的结果表明,所提算法的安全率由76.02%提高到100.00%,总训练时间降低为传统算法的69%。可见,所提算法安全性更好、训练效率更高,而且在制动、跟车与变道场景中均能在保证安全的前提下控制中车与前车、后车之间的距离尽可能相等。
来源:2025年第11期
《计算机应用》期刊编辑部
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