研究團隊在自動駕駛領域開創了進化決策技術，提升安全性
由同濟大學的研究團隊所領導，為自駕車提供安全且合理的行駛
同濟大學的研究團隊最近在《工程學報》上發表了一篇新研究，介紹了一種創新的線上進化決策和行動規劃框架，能夠確保自駕車在現實環境下的安全和合理行駛。這項名為「基於安全和合理探索與開發的自駕車進化決策和規劃」的研究，解決了自動駕駛中決策和行動規劃的關鍵問題，旨在提升安全性和效率性。 研究團隊開發了一種資料和模型驅動的混合方法，結合深度強化學習（DRL）和模型預測控制（MPC）技術，用於決策和行動規劃。這個框架使自駕車能夠在遵守車輛物理極限所定義的多個約束條件的同時做出合理的駕駛決策。研究團隊提出了兩個安全和合理性的原則，以實現自駕車的線上進化。基於這個框架，他們建立了一個安全行駛的範圍，並設計了一個合理的探索和開發方案，透過遮罩不安全的行動，過濾掉隨機和不安全的經驗，以獲得高質量的訓練資料，實現自駕車的安全和合理自我進化。透過安全的線上學習機制，實現了系統在規劃層的能力邊界內持續演化，並最大程度地利用了規劃層的能力。 該研究團隊使用高保真度車輛模型和 MATLAB/Simulink 共模擬環境進行實驗來取證他們的框架。實驗結果表明，所提出的線上進化框架在現實環境中生成了更安全、更合理、更高效的駕駛動作。這篇研究文章還提出了對未來工作的展望。研究團隊計劃使代理器學習 MPC 引數，增強決策和行動規劃的靈活性。此外他們還計劃在這一框架下研究更多的駕駛任務，並進行實際車輛實驗。 這項同濟大學研究團隊的研究代表了自動駕駛領域的一個重要進展。他們的創新框架為進化決策和行動規劃不僅確保了安全和合理的行駛，還有助於提高交通效率。 更多訊息：袁康等，基於安全和合理探索與開發的自駕車進化決策和規劃，《工程學報》（2023 年）。DOI：10.1016/j.eng.2023.03.018 提供者：同濟大學 引用：研究人員為更安全的自動駕駛開創了進化決策技術（2023 年 9 月 21 日），取自 https://techxplore.com/news/2023-09-evolutionary-decision-making-safer-autonomous.html研究成果的意義
這項同濟大學的研究工作為自動駕駛領域帶來了重要的突破。傳統的自動駕駛技術通常基於人工規則和預定義的路線，但在現實世界的複雜環境中，這種方法往往無法滿足需求。因此這項研究引入了進化決策和行動規劃技術，使自駕車能夠根據實際情況做出安全且合理的駕駛決策。 這個研究的主要意義在於提高了自動駕駛系統的安全性。透過結合深度強化學習和模型預測控制，該研究團隊開發的框架能夠遵守車輛的物理約束，過濾掉不安全的行動，並生成更安全的駕駛行為。這對於減少交通事故和保護道路使用者的生命財產具有重要意義。 此外該研究還提高了自動駕駛系統的效率。傳統的自動駕駛技術往往不能最大程度地利用車輛的行駛能力，導致低效率和浪費。而這項研究提出的線上進化框架能夠實現系統的持續演化並最大利用規劃層的能力，從而提高自動駕駛系統的效率。對自動駕駛發展的啟示
這項研究為自動駕駛技術的發展提供了啟示。進化決策和行動規劃技術為自動駕駛系統帶來了更高的安全性和效率性，同時也展示了人工智慧技術在自動駕駛領域的巨大潛力。 然而我們也必須認識到這項研究只是自動駕駛技術發展的一部分。多方面的研究和努力仍然需要進行，以解決自動駕駛系統面臨的各種挑戰。例如，我們需要更好地理解自動駕駛系統的倫理和道德問題，以確保其安全性和可靠性。同時我們還需要強化基礎設施建設，改善交通環境，以適應自動駕駛技術的發展。 在未來的研究中，該研究團隊計劃透過使代理器學習 MPC 引數，增強決策和行動規劃的靈活性。這項工作將進一步提升自動駕駛系統的能力，讓自駕車更好地應對各種情況。結論
同濟大學的研究團隊在自動駕駛領域取得了重要的突破。他們的創新進化決策和行動規劃框架為自動駕駛系統帶來了更高的安全性和效率性。這項研究不僅提供了一種技術解決方案，還為未來的研究和發展指明了方向。這項工作可作為自動駕駛技術發展的重要參考，並為推動交通安全和改善交通效率做出了貢獻。Technology-自動駕駛,進化決策技術,安全,研究人員,探索
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