論文の概要: Adaptive Kalman-based hybrid car following strategy using TD3 and CACC
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15993v1
- Date: Tue, 26 Dec 2023 10:51:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-27 15:20:25.267225
- Title: Adaptive Kalman-based hybrid car following strategy using TD3 and CACC
- Title（参考訳）: TD3とCACCを用いたカルマン型ハイブリッド車追従戦略
- Authors: Yuqi Zheng, Ruidong Yan, Bin Jia, Rui Jiang, Adriana TAPUS, Xiaojing
Chen, Shiteng Zheng, Ying Shang
- Abstract要約: 自律運転においては、深部強化学習と協調適応クルーズ制御(CACC)のハイブリッド戦略は、後続車の性能を著しく向上させることができる。
固定係数に基づく従来のハイブリッド戦略では、混在するトラフィックフローのシナリオに適応することが困難である。
CACC と Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3) アルゴリズムに関して,適応カルマンフィルタに基づくハイブリッドカーの追従戦略を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.052960220478617
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In autonomous driving, the hybrid strategy of deep reinforcement learning and
cooperative adaptive cruise control (CACC) can fully utilize the advantages of
the two algorithms and significantly improve the performance of car following.
However, it is challenging for the traditional hybrid strategy based on fixed
coefficients to adapt to mixed traffic flow scenarios, which may decrease the
performance and even lead to accidents. To address the above problems, a hybrid
car following strategy based on an adaptive Kalman Filter is proposed by
regarding CACC and Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3)
algorithms. Different from traditional hybrid strategy based on fixed
coefficients, the Kalman gain H, using as an adaptive coefficient, is derived
from multi-timestep predictions and Monte Carlo Tree Search. At the end of
study, simulation results with 4157745 timesteps indicate that, compared with
the TD3 and HCFS algorithms, the proposed algorithm in this study can
substantially enhance the safety of car following in mixed traffic flow without
compromising the comfort and efficiency.
- Abstract（参考訳）: 自律運転において、深部強化学習と協調適応クルーズ制御(CACC)のハイブリッド戦略は、2つのアルゴリズムの利点を完全に活用し、追従車の性能を大幅に向上させることができる。
しかしながら,トラヒックフローの混合シナリオに適合する固定係数に基づく従来のハイブリッド戦略では,性能が低下し,さらには事故につながる可能性がある。
以上の問題に対処するため、適応カルマンフィルタに基づくハイブリッドカーをCACCとツイン遅延Deep Deterministic Policy Gradient (TD3)アルゴリズムで提案する。
固定係数に基づく従来のハイブリッド戦略とは異なり、適応係数として用いられるカルマンゲインhは、マルチタイムステップ予測とモンテカルロ木探索から導かれる。
4157745の時間ステップを用いたシミュレーションの結果,提案手法は,td3およびhcfsアルゴリズムと比較して,快適性と効率を損なうことなく,混合交通流における車追従の安全性を著しく向上できることがわかった。
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