Enhancing the Collaborative Decision-Making Performance of Connected and Autonomous Vehicles: A Multi-Modal Failure-Aware Graph Representation Approach
Notice bibliographique
Résumé
Recently, graph reinforcement learning (GRL)-based methods have demonstrated superior performance in solving decision-making issues. However, existing GRL-based methods encounter challenges in adequately integrating driving environment information and accurately capturing vehicular interactions. Resolving these issues is crucial for enhancing the safety and efficiency of intelligent transportation systems. To address these challenges, this paper presents a novel multi-modal failure-aware graph representation (MM-FA-GR) approach. The objective is to enhance the completeness and stability of graph representation techniques in the GRL-based setting, thereby improving the decision-making performance of CAVs operating in mixed autonomy traffic. Initially, a risk assessment invariant feature extractor (RA-IFE) is introduced to efficiently and selectively aggregate vehicle driving features into the node feature matrix. Subsequently, a multi-modal interaction model (MIM) is developed to comprehensively represent the mutual effects among vehicles and construct a multi-dimensional adjacency matrix. Moreover, a dynamic failure model (DFM) is incorporated to assess the sensing and communication failures of CAVs, enhancing the model’s robustness in non-ideal driving environments. Finally, a GRL model is established to solve the optimized driving strategies for CAVs. The proposed MM-FA-GR method has large potential to advance the graph representation technology, thereby enhancing decision-making performance in mixed autonomy traffic and improving robustness in non-ideal driving conditions. Comprehensive experiments are conducted with three typical traffic scenarios. Results show that our proposed MM-FA-GR method outperforms several baselines regarding safety, efficiency, and stability, highlighting the effectiveness of the core components within the proposed method. Moreover, the quantitative experiment validates the generalization capability of the proposed method in addressing the decision-making challenges of CAVs across diverse scenarios and traffic densities.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».