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基于强化学习的自动驾驶换道决策与执行策略.docx

更新时间：2026-08-11 08:53:06 大小：38K 上传用户：江岚查看TA发布的资源 标签：强化学习自动驾驶换道决策策略执行奖励函数 下载积分：2分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

基于强化学习的自动驾驶换道决策与执行策略

摘要：换道决策与执行是自动驾驶决策规划的核心任务，基于强化学习的换道策略通过与环境的交互学习，实现更加智能、更加拟人化的换道行为。本文系统分析了基于强化学习的换道决策与执行策略，涵盖状态空间设计、动作空间设计、奖励函数构造、训练环境搭建以及安全约束方法，深入探讨了强化学习换道策略在自动驾驶系统量产中的工程实践。

一、引言

换道是自动驾驶中最常见的动态驾驶行为之一，换道决策需要考虑目标车道的交通状况、换道的时机、换道的安全性等因素。传统的基于规则的换道策略在面对复杂多变的交通场景时，规则的编写与维护变得异常困难。基于强化学习的换道策略通过与环境的交互学习，从大量驾驶数据中学习最优的换道策略，实现更加智能、更加拟人化的换道行为。2026年，基于强化学习的换道策略已在部分量产车型中应用，在高速公路与城市快速路场景中展现出优于传统规则策略的表现。

二、状态空间设计

2.1 自车状态

强化学习换道的状态空间包括自车的状态，包括自车的速度、加速度、航向角、车道位置等。自车状态反映了车辆当前的行驶状态，是换道决策的基础。

2.2 周围车辆状态

状态空间还包括周围车辆的状态，包括目标车道前车、目标车道后车、本车道前车、本车道后车的速度、距离、加速度等。周围车辆的状态是换道决策的关键信息，决定了换道的安全性与可行性。

三、动作空间设计

3.1 离散动作

离散动作空间将换道决策定义为离散的动作，包括保持车道、向左变道、向右变道。离散动作空间简单，适合用于换道决策的决策层。

3.2 连续动作

连续动作空间同时输出换道决策与换道执行的控制指令，包括转向角与加速度。连续动作空间在换道执行中具有更高的控制精度，但强化学习的训练难度较大。


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