An Integrated Lateral and Longitudinal Decision-Making Model forAutonomous Driving Based on Deep Reinforcement Learning
Notice bibliographique
Résumé
Decision-making is an important component of autonomous driving perception, decision-making, planning, and control pipeline, which undertakes the task of how the ego vehicle makes high-level decision-making behaviors (such as lane change and car following) after sensing the environmental state, and then these high-level decision-making behaviors can be transmitted to the downstream planning and control module for specific low-level action execution. Based on the method of deep reinforcement learning (specifically, Deep Q network (DQN) and its variants), an integrated lateral and longitudinal decision-making model for autonomous driving is proposed in a multilane highway environment with both autonomous driving vehicle (ADV) and manual driving vehicle (MDV). The classic MOBIL and IDM models are used for the lateral and longitudinal decisions of MDV (i.e., lane changing and car following), while the lateral and longitudinal decisions of ADV are dominated by deep reinforcement learning models. In addition, this paper also uses the nonlinear kinematic bicycle model and two-point visual control model to realize the low-level control of both MDV and ADV. By setting a reasonable state, action, and reward function, this paper has carried out a large number of simulation experiments on the proposed autonomous driving decision-making model based on deep reinforcement learning in a three-lane road environment. The results show that under such scenario setting conditions, the deep reinforcement learning-based model proposed in this paper performs well in autonomous driving safety and travel efficiency. At the same time, when compared with the classical rule-based decision-making model (MOBIL&IDM), it is found that the model proposed in this paper can significantly achieve better results in episode rewards after stable training. In addition, through a large number of hyper-parameter tuning experiments, the performance of DQN, DDQN, and dueling DQN models, which are also deep reinforcement learning-based decision-making models, under different hyper-parametric configurations is compared and analyzed, which can provide a valuable reference for the specific scenario application of these models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».