基于混合强化学习的自动驾驶汽车行人避撞方法

2023年第24卷第1期

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《信息与电子工程前沿（英文）》 >> 2023年第24卷第1期 doi: 10.1631/FITEE.2200128

基于混合强化学习的自动驾驶汽车行人避撞方法

1清华大学车辆与运载学院，中国北京市，100084；2中国工程院，中国北京市，100088

收稿日期： 2022-04-03 录用日期： 2023-01-21 发布日期： 2023-01-21

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摘要

确保行人的安全对自动驾驶汽车而言至关重要，同时也具有一定挑战。经典的行人避撞策略无法应对不确定性，而基于学习的方法缺乏明确的性能保障。本文提出一种基于混合强化学习的行人避撞方法，以使自动驾驶车辆能够与具有行为不确定性的行人安全交互。该方法集成了规则策略和强化学习策略，并设计了一个激活函数选择具有更高置信度的作为最终策略，通过这种方式保证最终策略的表现不亚于规则策略。为说明所提方法的有效性，本文使用一种加速测试方法生成了行为随机的行人进行仿真验证。结果表明，该方法在测试场景中的成功率，相比基准方法的94.4%，提升至98.8%。

关键词

行人 ; 混合强化学习 ; 自动驾驶汽车 ; 决策