Human Knowledge Enhanced Reinforcement Learning for Mandatory Lane-Change of Autonomous Vehicles in Congested Traffic

强化学习 计算机科学 过程(计算) 功能(生物学) 极限(数学) 人工智能 数学分析 数学 进化生物学 生物 操作系统
作者
Yanjun Huang,Yuxiao Gu,Yuan Kang,Shuo Yang,Tao Liu,Hong Chen
出处
期刊:IEEE transactions on intelligent vehicles [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:9 (2): 3509-3519
标识
DOI:10.1109/tiv.2023.3336768
摘要

Mandatory lane-change scenarios are often challenging for autonomous vehicles in complex environments. In this paper, a human-knowledge-enhanced reinforcement learning (RL) method for lane-change decision making is proposed, where the human intelligence is integrated with RL algorithm in a multiple manner. First, this paper constructs a complex ramp-off scenario with congested traffic flow to help agents master lane-change skills. On the basis of the Twin Delayed Deep Deterministic policy gradient (TD3) algorithm, the human prior experience is encoded into reward function and safety constraints offline, and the online guidance of experts is also introduced into the framework, which can limit the unsafe exploration during the training process and provide demonstration in complex scenarios. The experimental results indicate that our method can effectively improve the training efficiency and outperform typical RL method and expert drivers, without specific requirements on the expertise. The proposed method can enhance the learning ability of RL based driving strategies.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
1秒前
1秒前
科研探索者完成签到,获得积分10
2秒前
exing发布了新的文献求助10
2秒前
小二郎应助科研通管家采纳,获得10
3秒前
酷波er应助科研通管家采纳,获得10
3秒前
yar应助科研通管家采纳,获得10
3秒前
充电宝应助科研通管家采纳,获得10
3秒前
3秒前
Bryan应助科研通管家采纳,获得10
3秒前
科研通AI5应助科研通管家采纳,获得10
3秒前
yar应助科研通管家采纳,获得10
3秒前
Bryan应助科研通管家采纳,获得10
3秒前
Bryan应助科研通管家采纳,获得10
4秒前
Jasper应助科研通管家采纳,获得10
4秒前
Bryan应助科研通管家采纳,获得10
4秒前
chanchanman应助嘟嘟采纳,获得20
4秒前
yar应助科研通管家采纳,获得10
4秒前
潇湘夜雨完成签到,获得积分20
4秒前
李爱国应助科研通管家采纳,获得10
4秒前
猪猪hero应助moyue采纳,获得10
4秒前
汉堡包应助科研通管家采纳,获得10
4秒前
yar应助科研通管家采纳,获得10
4秒前
JamesPei应助科研通管家采纳,获得10
4秒前
4秒前
5秒前
干饭大王应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
75986686发布了新的文献求助10
5秒前
min完成签到,获得积分10
5秒前
YYQX发布了新的文献求助10
5秒前
珂尔维特发布了新的文献求助10
5秒前
周媛媛完成签到,获得积分10
6秒前
XXXX发布了新的文献求助10
6秒前
李爱国应助敏感草丛采纳,获得10
7秒前
8秒前
大不里士完成签到,获得积分10
8秒前
9秒前
所所应助韩凡采纳,获得10
9秒前
李憨憨完成签到,获得积分10
10秒前
高分求助中
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
Effective Learning and Mental Wellbeing 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3975250
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3519625
关于积分的说明 11199055
捐赠科研通 3255962
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798001
邀请新用户注册赠送积分活动 877358
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806298