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申请/专利权人:中国科学院电工研究所
摘要:本发明公开一种混合交通流路口的多车协同决策方法、装置、介质及产品,涉及多车协同决策技术领域,方法包括:构建了融合智能车之间及智能车与有人驾驶车辆交互的基于序贯博弈的动作滤波器的值分解多智能体深度强化学习模型;训练基于序贯博弈的值分解多智能体深度强化学习模型;将混合交通流中待协同决策的智能车辆的全局状态信息与当前协同决策信息输入至训练好的基于序贯博弈的值分解多智能体深度强化学习模型,确定智能车辆的下一时刻的协同决策信息。通过向值分解多智能体深度强化学习模型中增加基于序贯博弈的动作滤波器,提高了算法的样本效率及收敛速度,降低了智能网联车在混合交通流环境下路口通行碰撞风险,提高路口的交通流效率。
主权项:1.一种混合交通流路口的多车协同决策方法,其特征在于,包括:基于分布式部分可观马尔可夫决策过程模型,构建基于序贯博弈的值分解多智能体深度强化学习模型;所述基于序贯博弈的值分解多智能体深度强化学习模型包括基于序贯博弈的动作滤波器、动作值神经网络及混合神经网络;以混合交通流环境下路口各智能车辆的当前时刻的全局状态信息和协同决策信息作为输入,以各智能车辆下一时刻的协同决策信息作为输出,训练所述基于序贯博弈的值分解多智能体深度强化学习模型,确定训练好的基于序贯博弈的值分解多智能体深度强化学习模型;所述全局状态信息包括车辆的位置、车辆的速度及车辆是否进入交通路口的标记位;所述协同决策信息包括车辆的加速度;将混合交通流环境下路口待协同决策智能车辆的全局状态信息与当前协同决策信息输入至所述训练好的基于序贯博弈的值分解多智能体深度强化学习模型,确定所述待决策混合交通流中的智能车辆的下一时刻的协同决策信息。
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百度查询: 中国科学院电工研究所 混合交通流路口的多车协同决策方法、装置、介质及产品
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