【摘 要】
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随着我国经济快速发展,汽车保有量迅速上升,汽车数量的增加增大了道路交通压力,导致交通拥堵、交通事故发生率上升。高速公路是事故发生的主要场景,安全形势严峻。高速公路的事故主要发生在出口匝道附近区域内,这主要是因为出口匝道及其附近区域内,部分车辆为顺利驶离主线,必须在出口前更换至最外侧车道,且距离出口越近,换道的紧迫性程度越高。这导致车辆频繁加减速、换道,使得交通环境变得复杂,交通流重新分布。如何保证
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随着我国经济快速发展,汽车保有量迅速上升,汽车数量的增加增大了道路交通压力,导致交通拥堵、交通事故发生率上升。高速公路是事故发生的主要场景,安全形势严峻。高速公路的事故主要发生在出口匝道附近区域内,这主要是因为出口匝道及其附近区域内,部分车辆为顺利驶离主线,必须在出口前更换至最外侧车道,且距离出口越近,换道的紧迫性程度越高。这导致车辆频繁加减速、换道,使得交通环境变得复杂,交通流重新分布。如何保证高速公路出口匝道区域自动驾驶车辆的安全与舒适性是研究者们所面临的共性问题,其中,决策模块由于其承上启下的作用,更是研究的热点。目前自动驾驶决策算法主要分为基于规则的算法和基于学习的算法。基于规则的决策模型在场景简单时逻辑复杂度不高,构建简单,符合人类直观理解,同时契合交规建模,是适用范围最广、接受度最高的决策模型,但随着交通环境复杂程度的提升,对场景的划分和对驾驶状态迁移条件的设计变得非常困难,容易使得模型庞大,不便于维护和更新,因此对于复杂交通环境下的驾驶行为决策,基于规则的模型并不完全适用。深度学习、强化学习等基于学习的方法无需手工设计规则,但只能保证策略在统计意义上的最优性,且由于其内在的解释性差,我们无法得知模型何时产生的决策是不合理的,因此本文将规则模型和强化学习模型融合,既学习到了有效的策略,又保证了安全性。本文主要研究内容如下:（1）利用Gipps模型设计了基于规则的自动驾驶汽车高速公路出口匝道决策模型。首先推导得出了Gipps模型的安全车速,并依据安全车速确定了车道保持的安全条件和换道的安全条件以及自动驾驶汽车调整车速来寻找换道间隙的条件,实现了自动驾驶汽车在高速公路多次换道驶入匝道场景下的规则模型。基于highway-env仿真平台搭建了三车道高速公路环境,并设置了不同车辆密度的交通流环境,验证了规则模型的有效性。（2）利用深度Q网络算法和近端策略优化算法设计了基于强化学习的自动驾驶决策算法。首先详细介绍了算法流程,设计了马尔科夫决策过程的状态空间、动作空间、奖励函数,实现了基于深度Q网络算法和近端策略优化算法的决策模块,并利用搭建的高速公路三车道仿真环境进行了验证、对比、分析。（3）设计了规则和强化学习融合的决策模型。首先介绍了规则模型和学习模型融合的整体思路,设计了强化学习模型的状态空间、动作空间、奖励函数,设计了规则模型,介绍了规则模型和强化学习模型的融合方式,在搭建的仿真平台上进行了验证,并与基于规则的模型、基于学习的模型进行了对比,说明了融合方法比单一方法更有效。综上,本文提出的规则-学习混合模型兼顾了规则方法和学习方法的优点,既无需设计复杂庞大的规则库,又能有效保证行驶的安全性,在自动驾驶飞速发展的今天,本文提出的方法具有良好的实用性。
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