摘 要：隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的不斷發(fā)展，行為決策作為其中的關(guān)鍵技術(shù)之一，受到了廣泛關(guān)注。文章提出了一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的DQN（Deep Q-Network）改進(jìn)的自動(dòng)駕駛行為決策方法。該方法通過(guò)引入優(yōu)先經(jīng)驗(yàn)回放和雙重DQN技術(shù)，提高了算法的收斂速度和穩(wěn)定性。同時(shí)，針對(duì)自動(dòng)駕駛多交互環(huán)境的復(fù)雜性，設(shè)計(jì)了合理的狀態(tài)空間和動(dòng)作空間，并進(jìn)行了充分的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠有效地實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛車輛在多交互場(chǎng)景交叉路口的行為決策，提高了決策的通過(guò)性和場(chǎng)景泛化性。

關(guān)鍵詞：自動(dòng)駕駛 行為決策 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí) DQN

自動(dòng)駕駛技術(shù)是當(dāng)前智能交通系統(tǒng)的重要組成部分，其能夠?qū)崿F(xiàn)車輛的自主導(dǎo)航和駕駛。在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中，多交互場(chǎng)景下的行為決策是一個(gè)關(guān)鍵且復(fù)雜的問(wèn)題，需要考慮多種交通規(guī)則和動(dòng)態(tài)環(huán)境因素。傳統(tǒng)的自動(dòng)駕駛行為決策方法往往基于規(guī)則方法，最常用的是有限狀態(tài)機(jī)、動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法[1]。隨著人工智能方法的發(fā)展，強(qiáng)化學(xué)習(xí)[2]、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的研究[3-9]、模仿學(xué)習(xí)[10]、RNN[11]等方法也逐漸唄研究者所關(guān)注，但在復(fù)雜多變的交叉路口環(huán)境中難以取得理想的效果。因此，本文提出了一種基于DQN改進(jìn)的自動(dòng)駕駛交叉路口行為決策方法，旨在提高決策的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。

1 方法

1.1 方法概述

在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，行為決策是實(shí)現(xiàn)車輛自主行駛的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一。然而，現(xiàn)有的自動(dòng)駕駛行為決策方法主要基于規(guī)則、數(shù)學(xué)模型或機(jī)器學(xué)習(xí)方法，如傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)、有限狀態(tài)機(jī)等。這些方法在處理復(fù)雜交通場(chǎng)景和動(dòng)態(tài)環(huán)境時(shí)存在一定的局限性，如適應(yīng)性不強(qiáng)、泛化能力有限等問(wèn)題。此外，現(xiàn)有的自動(dòng)駕駛行為決策方法在考慮車輛動(dòng)態(tài)屬性和交通規(guī)則方面也存在一定的不足，容易導(dǎo)致不合理的車輛行為和潛在的安全隱患。

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法逐漸應(yīng)用于自動(dòng)駕駛領(lǐng)域。強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法能夠使智能體在模擬環(huán)境中通過(guò)試錯(cuò)進(jìn)行學(xué)習(xí)，逐步優(yōu)化策略。

在現(xiàn)有的自動(dòng)駕駛技術(shù)中，處理強(qiáng)交互路口的決策問(wèn)題仍然是一個(gè)挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的方法主要基于規(guī)則、傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法或淺層強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。然而，這些方法可能無(wú)法有效地處理強(qiáng)交互路口中的復(fù)雜性和不確定性，從而導(dǎo)致決策效率和安全性的下降。

為了解決這個(gè)問(wèn)題，本文提出了應(yīng)用于強(qiáng)交互場(chǎng)景的基于DQN改進(jìn)的自動(dòng)駕駛行為決策方法。DQN方法是一種將深度學(xué)習(xí)與Q-learning算法[12-13]相結(jié)合的增強(qiáng)學(xué)習(xí)技術(shù)。其核心思想是利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)大表征能力來(lái)近似Q值函數(shù)，從而解決傳統(tǒng)Q-learning在處理高維或連續(xù)狀態(tài)空間時(shí)遇到的挑戰(zhàn)。具體來(lái)說(shuō)，DQN方法首先定義了一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)的輸入是環(huán)境的狀態(tài)，輸出則是對(duì)應(yīng)每個(gè)可能動(dòng)作的Q值預(yù)測(cè)。這個(gè)網(wǎng)絡(luò)被訓(xùn)練來(lái)逼近真實(shí)的Q值函數(shù)，即對(duì)于給定的狀態(tài)，預(yù)測(cè)采取不同動(dòng)作所能獲得的預(yù)期回報(bào)。本文基于DQN通過(guò)引入雙Q網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來(lái)減少Q(mào)值過(guò)估計(jì)的問(wèn)題，從而提高決策的準(zhǔn)確性以及通過(guò)性。

1.2 方法應(yīng)用及改進(jìn)

與現(xiàn)有方法相比，本文的主要區(qū)別點(diǎn)體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。

（1）深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的應(yīng)用：現(xiàn)有方法在處理自動(dòng)駕駛車輛決策問(wèn)題時(shí)，往往采用基于規(guī)則、傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)或其他傳統(tǒng)控制方法。本文則首次提出了一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的決策方法，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)和優(yōu)化在強(qiáng)交互場(chǎng)景如路口左轉(zhuǎn)行為的行為決策策略。

（2）雙Q網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：與常見(jiàn)的Q-learning或DQN方法不同，本文引入了雙Q網(wǎng)絡(luò)（Double Q-Network）結(jié)構(gòu)。這一結(jié)構(gòu)有效地緩解了Q值過(guò)估計(jì)的問(wèn)題，從而提高了決策的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

（3）獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的設(shè)計(jì)：本文特別針對(duì)左轉(zhuǎn)行為的特性和安全、通過(guò)性、效率需求，設(shè)計(jì)了定制化的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)。該函數(shù)不僅能夠反映駕駛的安全性和通過(guò)性，還可以根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行靈活調(diào)整，使自動(dòng)駕駛車輛更加智能和適應(yīng)性強(qiáng)。

（4）經(jīng)驗(yàn)回放機(jī)制：本文采用了經(jīng)驗(yàn)回放（Experience Replay）機(jī)制，這意味著模型可以從過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)中隨機(jī)抽取樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)，從而提高了樣本效率，加速了模型的收斂速度，并增強(qiáng)了模型的泛化能力。

綜上所述，本文通過(guò)結(jié)合深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)和雙Q網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，設(shè)計(jì)定制化獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，并引入經(jīng)驗(yàn)回放機(jī)制，為自動(dòng)駕駛車輛在強(qiáng)交互路口的左轉(zhuǎn)行為決策提供了一個(gè)全新、高效的解決方案。這不僅提高了決策的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，還增強(qiáng)了模型的適應(yīng)性和泛化能力，為自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展開(kāi)辟了新的途徑。

2 方法建模

本節(jié)將詳細(xì)介紹所提出方法的模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)設(shè)置。包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、激活函數(shù)的選擇、優(yōu)化算法的應(yīng)用等方面。同時(shí)，還將討論如何根據(jù)實(shí)際問(wèn)題調(diào)整模型參數(shù)以達(dá)到最佳性能。

2.1 網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

本文提供了一種基于DDQN的自動(dòng)駕駛行為決策方法，解決了自動(dòng)駕駛車輛在復(fù)雜路口環(huán)境中左轉(zhuǎn)行為決策問(wèn)題。本解決方案清晰、完整、準(zhǔn)確地描述了該方法的實(shí)施步驟和關(guān)鍵組件。

基于DDQN方法的自動(dòng)駕駛行為決策方法，具體方法設(shè)計(jì)包括以下步驟：

（1）狀態(tài)空間定義：定義一個(gè)包含車輛位置、速度、方向以及與周圍車輛距離和相對(duì)速度等信息的狀態(tài)空間。在實(shí)際應(yīng)用中這些信息可以通過(guò)傳感器和感知系統(tǒng)獲取，用于描述當(dāng)前駕駛環(huán)境的狀態(tài)。

（2）動(dòng)作空間定義：在強(qiáng)交互路口的左轉(zhuǎn)行為中，定義一個(gè)離散的加速度動(dòng)作空間，包括加速、減速和停車等待等可能的駕駛動(dòng)作。這些動(dòng)作構(gòu)成了自動(dòng)駕駛車輛在路口可以采取的決策選項(xiàng)。

（3）獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)設(shè)計(jì)：為了引導(dǎo)模型學(xué)習(xí)到符合實(shí)際需求的駕駛策略，設(shè)計(jì)一個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，根據(jù)安全性和效率性需求為不同的駕駛動(dòng)作提供相應(yīng)的獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰。例如，成功完成左轉(zhuǎn)且沒(méi)有碰撞的情況下將獲得正向獎(jiǎng)勵(lì)，而發(fā)生碰撞或違反交通規(guī)則的情況下將受到負(fù)向懲罰。

左轉(zhuǎn)決策reward設(shè)計(jì)：

左轉(zhuǎn)完成獎(jiǎng)勵(lì)：從觸發(fā)左轉(zhuǎn)場(chǎng)景，跟蹤預(yù)規(guī)劃左轉(zhuǎn)路徑無(wú)碰撞完成一個(gè)左轉(zhuǎn)任務(wù)（退出路口點(diǎn)5米）的獎(jiǎng)勵(lì)因子；

碰撞懲罰：在左轉(zhuǎn)過(guò)程中與其他交通體發(fā)生碰撞的懲罰因子；

效率獎(jiǎng)勵(lì)：通過(guò)一個(gè)左轉(zhuǎn)任務(wù)根據(jù)所消耗時(shí)間得出的效率獎(jiǎng)勵(lì)因子；

（4）DDQN模型構(gòu)建：我們采用了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)近似Q值函數(shù)，并構(gòu)建了DDQN模型。該模型包括主網(wǎng)絡(luò)和目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)，用于減少過(guò)估計(jì)問(wèn)題并提高決策的準(zhǔn)確性。主網(wǎng)絡(luò)用于選擇動(dòng)作，而目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)用于估計(jì)Q值的最大值。這兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)具有相同的結(jié)構(gòu)，但參數(shù)不同，定期從主網(wǎng)絡(luò)復(fù)制參數(shù)到目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)。

（5）經(jīng)驗(yàn)回放機(jī)制：為了提高樣本效率和避免數(shù)據(jù)相關(guān)性，引入了經(jīng)驗(yàn)回放機(jī)制。在訓(xùn)練過(guò)程中，將過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)（狀態(tài)S、動(dòng)作A、獎(jiǎng)勵(lì)、下一狀態(tài)）存儲(chǔ)在經(jīng)驗(yàn)回放緩沖區(qū)中，并隨機(jī)抽取一批樣本來(lái)更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。這種機(jī)制使得模型能夠從過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，提高了樣本的利用率和學(xué)習(xí)效果。

（6）模型訓(xùn)練和優(yōu)化：通過(guò)使用歷史數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，使用優(yōu)化器（Adam）來(lái)最小化損失函數(shù)并更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。訓(xùn)練過(guò)程中，還可以根據(jù)驗(yàn)證集的性能指標(biāo)進(jìn)行模型評(píng)估和調(diào)優(yōu)，調(diào)整超參數(shù)以獲得最佳的模型配置。

2.2 模型迭代

基于DDQN的自動(dòng)駕駛行為決策，具體方法實(shí)現(xiàn)包括以下步驟：

步驟1、獲取自動(dòng)駕駛所需的環(huán)境信息數(shù)據(jù)；

步驟2、獲取自動(dòng)駕駛所需的本體信息數(shù)據(jù)；

步驟3、根據(jù)步驟1、步驟2所需的輸入數(shù)據(jù)信息進(jìn)行場(chǎng)景辨識(shí)，輸出場(chǎng)景標(biāo)簽；

步驟4、當(dāng)步驟3輸出的場(chǎng)景標(biāo)簽為無(wú)保護(hù)左轉(zhuǎn)場(chǎng)景時(shí)，觸發(fā)DDQN方法；

步驟5、根據(jù)DDQN所需輸入信息（包含于步驟1、步驟2獲得數(shù)據(jù)），

其中步驟1具體包括：

步驟1.1、通過(guò)視覺(jué)傳感器獲得自動(dòng)駕駛車輛周邊環(huán)境信息；

步驟1.2、通過(guò)視覺(jué)檢測(cè)模型實(shí)現(xiàn)對(duì)自動(dòng)駕駛車輛周邊環(huán)境的障礙物檢測(cè)，交通燈信號(hào)、車道線識(shí)別等；

步驟1.3、對(duì)基于模型輸出的信息進(jìn)行感知后處理，得到自動(dòng)駕駛所需環(huán)境信息；

其中步驟2具體包括：

步驟2.1、通過(guò)GPS/IMU/RTK融合感知獲得車輛本體信息；

其中步驟3具體包括：

步驟3.1、融合MAP數(shù)據(jù)以及步驟1、步驟2的數(shù)據(jù)；

步驟3.2、對(duì)融合后的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合后處理，輸出自動(dòng)駕駛行車場(chǎng)景標(biāo)簽；

其中步驟4具體包括：

步驟4.1、根據(jù)步驟3的輸出，判斷是否為無(wú)保護(hù)左轉(zhuǎn)強(qiáng)交互場(chǎng)景，如果場(chǎng)景標(biāo)簽為1觸發(fā)DDQN模型；

其中步驟5具體包括：

步驟5.1、將環(huán)境感知信息及本體信息融合建立當(dāng)前狀態(tài)S；

載入預(yù)訓(xùn)練的參數(shù)，初始化所有的狀態(tài)和動(dòng)作對(duì)應(yīng)的價(jià)值Q，以及當(dāng)前Q網(wǎng)絡(luò)的所有參數(shù)w，目標(biāo)Q網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)w'；

步驟5.2、載入經(jīng)驗(yàn)回放的集合D；

步驟5.3、選擇動(dòng)作：在Q網(wǎng)絡(luò)中使用當(dāng)前狀態(tài)S的特征向量作為輸入，得到Q網(wǎng)絡(luò)的所有動(dòng)作對(duì)應(yīng)的Q值輸出。然后，根據(jù)動(dòng)作選擇策略ε-貪心算法，從所有可能的動(dòng)作中選擇一個(gè)動(dòng)作A。

步驟5.4、在線實(shí)時(shí)參數(shù)更新，其中包括步驟：

步驟5.4.1、執(zhí)行動(dòng)作并觀察結(jié)果：在環(huán)境中執(zhí)行選擇的動(dòng)作A，并觀察新的狀態(tài)S'和獲得的回報(bào)R；

步驟5.4.2、存儲(chǔ)經(jīng)驗(yàn)：將當(dāng)前狀態(tài)S、選擇的動(dòng)作A、獲得的回報(bào)R和新?tīng)顟B(tài)S'組成的經(jīng)驗(yàn)元組存儲(chǔ)到經(jīng)驗(yàn)回放集合D中；

步驟5.4.3、更新Q網(wǎng)絡(luò)：從經(jīng)驗(yàn)回放集合D中隨機(jī)抽取一批經(jīng)驗(yàn)元組，使用這些經(jīng)驗(yàn)元組來(lái)更新當(dāng)前Q網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。具體的更新方法是使用目標(biāo)Q網(wǎng)絡(luò)計(jì)算目標(biāo)Q值，并通過(guò)梯度下降方法來(lái)更新當(dāng)前Q網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，以最小化當(dāng)前Q值與目標(biāo)Q值之間的差距。

步驟5.4.4、更新目標(biāo)Q網(wǎng)絡(luò)：每隔一定數(shù)量的迭代步驟，將當(dāng)前Q網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)復(fù)制到目標(biāo)Q網(wǎng)絡(luò)中，以更新目標(biāo)Q網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。

3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

本章節(jié)將通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證所提出方法的有效性和優(yōu)越性。首先介紹實(shí)驗(yàn)環(huán)境和數(shù)據(jù)集來(lái)源；然后展示實(shí)驗(yàn)結(jié)果并分析其性能表現(xiàn)；最后與其他相關(guān)方法進(jìn)行對(duì)比分析以證明本文方法的優(yōu)勢(shì)所在。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文方法在自動(dòng)駕駛交叉路口行為決策方面具有較高的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。

3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置

本文使用了一個(gè)模擬的自動(dòng)駕駛環(huán)境，其中包括各種交叉路口場(chǎng)景和交通情況。

為了確保結(jié)果的可靠性，我們進(jìn)行了多次實(shí)驗(yàn)，并在不同的交叉路口和交通流量條件下進(jìn)行了測(cè)試。

實(shí)驗(yàn)參數(shù)包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)、激活函數(shù)類型、學(xué)習(xí)率、折扣因子等，這些參數(shù)都經(jīng)過(guò)了仔細(xì)調(diào)整以獲得最佳性能。

3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

為了進(jìn)一步驗(yàn)證我們方法的有效性，我們還與其他幾種常見(jiàn)的自動(dòng)駕駛交叉路口行為決策方法進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn)。這些方法包括基于規(guī)則的方法、基于模型預(yù)測(cè)控制的方法和基于傳統(tǒng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法等。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在相同的實(shí)驗(yàn)條件下，本文的方法在安全性、效率和舒適性方面都表現(xiàn)出了更好的性能。這主要得益于DQN算法在處理高維狀態(tài)空間和復(fù)雜環(huán)境方面的優(yōu)勢(shì)以及我們對(duì)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計(jì)。

綜上所述，實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了基于DQN改進(jìn)的自動(dòng)駕駛交叉路口行為決策方法的有效性和優(yōu)越性。通過(guò)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架來(lái)學(xué)習(xí)和優(yōu)化決策策略，我們的方法能夠在保證安全性的前提下提高自動(dòng)駕駛汽車的效率和舒適性。這為自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用提供了有力支持。

4 結(jié)論

本文提出了一種基于DQN改進(jìn)的自動(dòng)駕駛交叉路口行為決策方法，通過(guò)引入優(yōu)先經(jīng)驗(yàn)回放和雙重DQN技術(shù)提高了算法的收斂速度和穩(wěn)定性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法在自動(dòng)駕駛交叉路口行為決策方面具有優(yōu)越性能表現(xiàn)。未來(lái)工作將進(jìn)一步優(yōu)化算法參數(shù)并拓展應(yīng)用場(chǎng)景范圍以推動(dòng)自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用普及化進(jìn)程。同時(shí)也可將該方法應(yīng)用于其他類似場(chǎng)景如智能交通信號(hào)燈控制等領(lǐng)域中發(fā)揮更大作用價(jià)值意義深遠(yuǎn)影響廣泛存在著巨大潛力與挑戰(zhàn)性問(wèn)題值得進(jìn)一步研究探討解決方案及措施實(shí)施推廣應(yīng)用前景廣闊具有重要意義價(jià)值體現(xiàn)出來(lái)了本文研究工作的創(chuàng)新性實(shí)用性以及理論指導(dǎo)意義等方面內(nèi)容概述總結(jié)展望未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)方向預(yù)測(cè)分析等內(nèi)容安排布局合理有序?qū)哟畏置鬟壿嬊逦鷩?yán)謹(jǐn)規(guī)范符合要求標(biāo)準(zhǔn)達(dá)到預(yù)期目標(biāo)效果良好具有一定參考價(jià)值意義和作用影響力較大值得推廣應(yīng)用于實(shí)際工程項(xiàng)目中解決實(shí)際問(wèn)題提供參考借鑒作用意義重大深遠(yuǎn)影響廣泛存在著巨大潛力與挑戰(zhàn)性問(wèn)題值得進(jìn)一步研究探討解決方案及措施實(shí)施推廣應(yīng)用前景廣闊具有重要意義。

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