Communication-Aware Hierarchical Driving Control for Collaborative Autonomous Driving
Notice bibliographique
Résumé
Collaborative autonomous driving holds significant potential to improve the performances of Connected Autonomous Vehicles (CAVs). This paper presents a communication-aware hierarchical driving control mechanism designed to operate under non-ideal Vehicle-to-Vehicle (V2V) communication conditions. To address the impact of delayed and partial observations of CAV, a state augmentation method is first introduced to convert the resulting random-delay partially observable Markov decision process (RD-POMDP) into a standard Markov decision process (MDP), enabling the application of deep reinforcement learning (DRL) algorithms with theoretical convergence guarantees. Based on this formulation, a hierarchical DRL framework is developed, comprising an event-triggered upper-level for driving behavior adaptation at a coarse time scale and a periodic lower-level for motion control at a fine time scale. A modified Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient with Prioritized Experience Replay (TD3-PER) algorithm is used to train the lower-level motion control policy, while an option-critic framework is employed to train the upper-level behavior policy, leveraging the pretrained low-level policies. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed mechanism in collaborative driving scenarios with imperfect V2V communications.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».