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题名基于IDM与RBFNN的组合型车辆低速跟驰模型
被引量:10
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作者
罗颖
秦文虎
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机构
东南大学仪器科学与工程学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第8期2354-2357,2380,共5页
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基金
中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(2242019K30043)。
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文摘
目前针对车辆低速跟驰驾驶的建模研究较少。通过最优加权理论将理论驱动型跟驰模型与数据驱动型跟驰模型进行结合,建立了一种基于智能驾驶者模型(IDM)与径向基函数神经网络(RBFNN)的组合型车辆低速跟驰模型。首先对NGSIM公开数据集进行筛选与处理得到基础研究数据;之后分别建立基于IDM与RBFNN的低速跟驰模型,前者侧重于保证跟驰的安全性与舒适性,后者则能够输出与真实值更为相符的预测结果;最后通过改进的最优加权目标函数得到最优组合权重,从而建立起了IDM-RBFNN组合模型。用平均相对误差(MARE)进行了评估,并通过对比分析证明了组合模型具有比单一模型更优的预测效果。
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关键词
车辆低速跟驰
NGSIM
智能驾驶者模型
径向基函数神经网络
最优加权法
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Keywords
low-speed car-following
NGSIM
IDM(intelligent driver model)
RBFNN(radial basis function neural network)
optimal weighting
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于改进DDPG算法的车辆低速跟驰行为决策研究
被引量:3
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作者
罗颖
秦文虎
翟金凤
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机构
东南大学仪器科学与工程学院
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出处
《测控技术》
2019年第9期19-23,共5页
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文摘
车辆跟驰行为决策研究对于车辆跟驰驾驶技术的发展至关重要,以深度强化学习方法研究车辆低速跟驰场景,提出了一种改进型DDPG决策算法,该算法在DDPG算法的基础上,结合了CBF控制器以进行安全补偿控制与策略探索指导;同时,设计了符合低速跟驰期望目标的奖励函数。在对比实验中,通过高斯过程模型模拟跟驰车队系统,分别用DDPG算法和DDPG-CBF改进算法控制其中一辆车的跟驰行为,实验结果表明,相比于DDPG算法,DDPG-CBF改进算法可以更有效地保证跟驰决策的安全性,同时具有更高的学习效率,能够应用于车辆低速跟驰场景。
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关键词
车辆低速跟驰
深度强化学习
DDPG
CBF
高斯过程模型
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Keywords
low-speed car-following
deep reinforcement learning
DDPG
CBF
Gaussian process model
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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