融合车辆轨迹预测的学习型自动驾驶决策

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在考虑车辆未来轨迹的基础上,利用强化学习来实现在复杂场景下的驾驶决策问题。基于图结构和长短时记忆(LSTM)网络搭建周围车辆长期交互的轨迹预测模型,利用Rainbow DQN算法构建行为决策模型。在该模型中,状态空间包括当前时刻自车及旁车信息和未来的轨迹预测信息;从安全性、舒适性、行车效率等角度设计对应的奖励函数,并设定安全规则提高所选动作的安全性。结果表明:第5 s末车辆轨迹预测纵向位置误差为1.54 m,横向位置误差为0.32 m,效果较为准确。因而,加入轨迹预测有利于提高自动驾驶汽车决策的安全性和通行效率。
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