【摘 要】
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针对高速公路场景中无人驾驶车的换道决策问题,提出一种基于竞争结构的双深度Q网络（DDQN）的无人车换道决策模型.在深度Q网络的基础上,将无人车动作的选择和评估分别用不同的神经网络来实现,并将Q网络分为仅与状态S相关的价值函数和同时与状态S和动作A相关的优势函数两部分,使得Dueling DDQN模型可以更好地理解外部的状态环境.使用训练模型在不同复杂程度的道路环境中进行测试,同时与DQN和DDQN
【机 构】
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北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61871039,61871038）； 北京联合大学人才强校优选计划项目（BPHR2020BZ01）;北京联合大学研究生资助项目；
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针对高速公路场景中无人驾驶车的换道决策问题,提出一种基于竞争结构的双深度Q网络（DDQN）的无人车换道决策模型.在深度Q网络的基础上,将无人车动作的选择和评估分别用不同的神经网络来实现,并将Q网络分为仅与状态S相关的价值函数和同时与状态S和动作A相关的优势函数两部分,使得Dueling DDQN模型可以更好地理解外部的状态环境.使用训练模型在不同复杂程度的道路环境中进行测试,同时与DQN和DDQN进行了实验对比.结果表明,该算法提高了无人车换道决策的成功率,并在保证车辆安全的前提下提高了无人车的行驶效率,在复杂的道路场景下的适用性更强.
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