Q學(xué)習(xí)結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能駕駛行為決策系統(tǒng).pdf

1、近年來，隨著全球經(jīng)濟(jì)的持續(xù)快速發(fā)展，汽車數(shù)量急劇增長，與此同時(shí)，交通事故的發(fā)生率也隨之增加。交通事故統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明，人的因素在引發(fā)交通事故的因素中占重要地位。如果駕駛員在駕駛決策過程中，能準(zhǔn)確感知周圍車輛的實(shí)時(shí)信息，如車輛位置、速度、行駛方向等，就能在第一時(shí)間內(nèi)做出正確的判斷和操作，以避免交通事故的發(fā)生。然而駕駛員在短時(shí)駕駛決策中，信息處理能力是非常有限的，無法同時(shí)獲取人、車、路、環(huán)境等多源信息，以致有時(shí)不能準(zhǔn)確、快速地判斷車輛所處的環(huán)境

2、而引發(fā)交通事故。因此，智能感知車輛環(huán)境信息并處理這些信息，幫助駕駛員判斷當(dāng)前環(huán)境下的最優(yōu)駕駛行為，即給駕駛員提供輔助駕駛決策，對(duì)確保準(zhǔn)確、快速的駕駛決策和道路交通安全至關(guān)重要。
　　目前針對(duì)車輛環(huán)境感知和駕駛行為決策的研究層出不窮，但是如何保證準(zhǔn)確全面的獲取車輛信息以及如何降低駕駛行為的決策的時(shí)間仍然是富有挑戰(zhàn)性的研究方向。針對(duì)以往駕駛行為決策算法數(shù)據(jù)獲取存在誤差和時(shí)延的問題，本文在前期研究基于WAVE協(xié)議的車聯(lián)網(wǎng)組播通信的基礎(chǔ)上