A Decision-Making Model for Autonomous Vehicles at Urban Intersections Based on Conflict Resolution
Notice bibliographique
Résumé
The decision-making models that are able to deal with complex and dynamic urban intersections are critical for the development of autonomous vehicles. A key challenge in operating autonomous vehicles robustly is to accurately detect the trajectories of other participants and to consider safety and efficiency concurrently into interactions between vehicles. In this work, we propose an approach for developing a tactical decision-making model for vehicles which is capable of predicting the trajectories of incoming vehicles and employs the conflict resolution theory to model vehicle interactions. The proposed algorithm can help autonomous vehicles cross intersections safely. Firstly, Gaussian process regression models were trained with the data collected at intersections using subgrade sensors and a retrofit autonomous vehicle to predict the trajectories of incoming vehicles. Then, we proposed a multiobjective optimization problem (MOP) decision-making model based on efficient conflict resolution theory at intersections. After that, a nondominated sorting genetic algorithm (NSGA-II) and deep deterministic policy gradient (DDPG) are employed to select the optimal motions in comparison with each other. Finally, a simulation and verification platform was built based on Matlab/Simulink and PreScan. The reliability and effectiveness of the tactical decision-making model was verified by simulations. The results indicate that DDPG is more reliable and effective than NSGA-II to solve the MOP model, which provides a theoretical basis for the in-depth study of decision-making in a complex and uncertain intersection environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».