基于组合学习方法的应急车辆战术决策
时间：2020-09-23 15:57:14
来源：互联网
快速响应时间对于应急车辆至关重要。通常，通过优化路线并采用智能交通信号控制来改善它。最近的一篇论文建议通过深度学习对这些技术进行补充。
在仿真器中，普通车辆使用基于规则的规避策略，而应急车辆基于增强学习的实时高效数据战术决策方法。仿真显示，在低速下，回避策略有很大的好处，但深度学习在高速交通流中表现优于。在这种情况下，鼓励应急车辆更频繁地换道，从而避免可能的死锁。建议的组合决策方法可使行进速度提高约20%，并有助于防止碰撞。但是，基于强化学习的策略意味着轨迹不太平滑。
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