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基于柔性演员-评论家算法的决策规划协同研究
1
作者
唐斌
刘光耀
+3 位作者
江浩斌
田宁
米伟
王春宏
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2024年第2期105-113,187,共10页
为了解决基于常规深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)的自动驾驶决策存在学习速度慢、安全性及合理性较差的问题,本文提出一种基于柔性演员-评论家(Soft Actor-Critic,SAC)算法的自动驾驶决策规划协同方法,并将SAC算法与...
为了解决基于常规深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)的自动驾驶决策存在学习速度慢、安全性及合理性较差的问题,本文提出一种基于柔性演员-评论家(Soft Actor-Critic,SAC)算法的自动驾驶决策规划协同方法,并将SAC算法与基于规则的决策规划方法相结合设计自动驾驶决策规划协同智能体。结合自注意力机制(Self Attention Mechanism, SAM)和门控循环单元(Gate Recurrent Unit, GRU)构建预处理网络;根据规划模块的具体实现方式设计动作空间;运用信息反馈思想设计奖励函数,给智能体添加车辆行驶条件约束,并将轨迹信息传递给决策模块,实现决策规划的信息协同。在CARLA自动驾驶仿真平台中搭建交通场景对智能体进行训练,并在不同场景中将所提出的决策规划协同方法与常规的基于SAC算法的决策规划方法进行比较,结果表明,本文所设计的自动驾驶决策规划协同智能体学习速度提高了25.10%,由其决策结果生成的平均车速更高,车速变化率更小,更接近道路期望车速,路径长度与曲率变化率更小。
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关键词
智能交通
自动驾驶
柔性演员-评论家算法
决策规划协同
深度强化学习
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职称材料
飞行器集群协同控制技术分析与展望
被引量:
1
2
作者
郑卓
路坤锋
+1 位作者
王昭磊
姚征
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期538-545,共8页
系统分析和展望了飞行器集群协同控制技术,对先进的集群飞行器和协同控制技术进行了总结和对比,并提出了当前该领域面临的5个主要科学问题。在此基础上提出了飞行器集群自主控制体系架构以及射前任务规划、在线态势感知、协同制导控制等...
系统分析和展望了飞行器集群协同控制技术,对先进的集群飞行器和协同控制技术进行了总结和对比,并提出了当前该领域面临的5个主要科学问题。在此基础上提出了飞行器集群自主控制体系架构以及射前任务规划、在线态势感知、协同制导控制等8项飞行器集群协同核心关键技术。其中,对每项技术进行了简要概括,阐述了它们之间的关系和对于飞行器集群协同控制的作用。最后,从理论研究、技术突破到工程应用方面,对该领域未来发展做出了展望。
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关键词
飞行器集群
协同
控制
协同
决策
与
规划
协同
探测
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职称材料
题名
基于柔性演员-评论家算法的决策规划协同研究
1
作者
唐斌
刘光耀
江浩斌
田宁
米伟
王春宏
机构
江苏大学
江苏罡阳转向系统有限公司
出处
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2024年第2期105-113,187,共10页
基金
国家自然科学基金(52225212)
江苏省六大人才高峰项目(2019-GDZB-084)
泰州市科技支撑计划项目(TG202307)。
文摘
为了解决基于常规深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)的自动驾驶决策存在学习速度慢、安全性及合理性较差的问题,本文提出一种基于柔性演员-评论家(Soft Actor-Critic,SAC)算法的自动驾驶决策规划协同方法,并将SAC算法与基于规则的决策规划方法相结合设计自动驾驶决策规划协同智能体。结合自注意力机制(Self Attention Mechanism, SAM)和门控循环单元(Gate Recurrent Unit, GRU)构建预处理网络;根据规划模块的具体实现方式设计动作空间;运用信息反馈思想设计奖励函数,给智能体添加车辆行驶条件约束,并将轨迹信息传递给决策模块,实现决策规划的信息协同。在CARLA自动驾驶仿真平台中搭建交通场景对智能体进行训练,并在不同场景中将所提出的决策规划协同方法与常规的基于SAC算法的决策规划方法进行比较,结果表明,本文所设计的自动驾驶决策规划协同智能体学习速度提高了25.10%,由其决策结果生成的平均车速更高,车速变化率更小,更接近道路期望车速,路径长度与曲率变化率更小。
关键词
智能交通
自动驾驶
柔性演员-评论家算法
决策规划协同
深度强化学习
Keywords
intelligent transportation
autonomous driving
soft actor-critic algorithm
collaborative decision and planning
deep reinforcement learning
分类号
U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
飞行器集群协同控制技术分析与展望
被引量:
1
2
作者
郑卓
路坤锋
王昭磊
姚征
机构
北京航天自动控制研究所
宇航智能控制技术全国重点实验室
出处
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期538-545,共8页
基金
国家自然科学基金联合基金重点项目(U21B2028)。
文摘
系统分析和展望了飞行器集群协同控制技术,对先进的集群飞行器和协同控制技术进行了总结和对比,并提出了当前该领域面临的5个主要科学问题。在此基础上提出了飞行器集群自主控制体系架构以及射前任务规划、在线态势感知、协同制导控制等8项飞行器集群协同核心关键技术。其中,对每项技术进行了简要概括,阐述了它们之间的关系和对于飞行器集群协同控制的作用。最后,从理论研究、技术突破到工程应用方面,对该领域未来发展做出了展望。
关键词
飞行器集群
协同
控制
协同
决策
与
规划
协同
探测
Keywords
Vehicle swarm
Cooperative control
Cooperative planning and decision
Cooperative detection
分类号
V448.21 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于柔性演员-评论家算法的决策规划协同研究
唐斌
刘光耀
江浩斌
田宁
米伟
王春宏
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
飞行器集群协同控制技术分析与展望
郑卓
路坤锋
王昭磊
姚征
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
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职称材料
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