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为了解决交叉路口场景下无人驾驶决策模型成功率低,模型不稳定,车辆通行效率低的问题,从两个方面对TD3算法作出改进,提出了基于GA-TD3算法的交叉路口决策模型。首先引入记忆模块,使用GRU神经网络来提升决策模型的成功率;其次在状态空间引入社会注意力机制,更加关注与社会车辆的交互行为,保证模型稳定性的同时提升车辆的通行效率。采用CARLA仿真器进行20 000回合的模型训练后,TD3算法通过路口的成功率为92.4%,GA-TD3算法的成功率为97.6%,且车辆的通行时间缩短了3.36 s。GA-TD3算法模型在学习效率和通行效率上均有所提升,从而缓解城市中的交通压力,提高驾驶效率。 相似文献
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