摘要

本文由Xue Yao等人撰写，探讨了在混合交通环境中，连接和自动化车辆（CAVs）进行合作换道的问题。文章通过深度强化学习（DRL）算法，特别是DDPG、TD3、SAC和PPO，来解决这一复杂场景中的不确定性问题。研究结果表明，PPO算法在安全性、效率、舒适性和环保性方面表现最佳，为CAVs的换道策略提供了优化的解决方案。

原理

本文通过将合作换道问题（CLCMT）建模为马尔可夫决策过程（MDP），并利用DRL算法来学习最优换道策略。MDP的五个组成部分（状态空间S、动作空间A、状态转移概率P、奖励函数R和折扣因子λ）被详细定义，以确保算法能够处理连续状态和动作空间。DRL算法通过与环境的交互学习，不断优化策略，以实现安全、高效、舒适和环保的换道行为。特别是PPO算法，通过其基于信任域策略优化的理论基础，确保每一步的参数更新都能提升在当前环境中的表现。

流程

文章首先定义了CLCMT问题的环境和状态，包括目标车辆、领导者、跟随者及周围车辆的位置和速度。接着，通过DRL算法在模拟环境中进行训练，收集数据并更新神经网络参数。训练过程中，算法通过不断尝试和错误，学习如何在不同交通场景下执行换道。例如，PPO算法在最初的200个训练周期内迅速提升总奖励，随后稳定在一个高水平，显示出其在处理CLCMT问题上的高效性和稳定性。

应用

本文的研究成果为CAVs在复杂交通环境中的换道策略提供了理论和实践基础。未来，这些算法可以进一步应用于实际的自动驾驶车辆中，提高其在混合交通环境下的操作安全性和效率。此外，研究还可以扩展到考虑更多驾驶行为的异质性，以更准确地模拟和处理人类驾驶车辆的不确定性。