面向多場景高速公路的多專家學習自主換道決策方法

摘要： 高速公路環(huán)境下自動駕駛汽車的自主換道決策過程對駕駛安全性與效率有很高要求，導致基于學習的決策算法訓練耗時顯著增加。研究提出一種多專家學習換道決策方法(Multi-experts learning method,MELM)，該方法集成多個軟演員評論家算法(Soft actor-critic,SAC)訓練的專家模型，每個專家在預先劃分的不同子場景約束條件下進行訓練。子場景根據(jù)原始高... （共13頁）