关于自动驾驶汽车通过交叉路口控制方法的比较研究.zip

简介：
本研究深入探讨并对比了多种自动驾驶汽车在通过复杂交通环境中的交叉路口时所采用的控制策略和算法，旨在提高交通安全性和效率。 自动驾驶汽车在穿越交叉路口时面临复杂挑战，可通过传统算法（如TTC和PRM）或强化学习方法（例如DQN与PPO）来解决这些问题。本段落将探讨这些策略，并深入解析状态表示、动作集合等关键细节。 随着人工智能技术的进步，自动驾驶车辆正逐步从实验室走向现实道路，显著减少了交通事故及交通拥堵现象，改善了城市中的流动性状况。据预测，在2035年前后，大部分新车都将具备完全自主驾驶功能。在实际行驶过程中，交叉路口成为事故高发地带；尤其对于无信号灯控制的交叉口而言，驾驶员意图判断和避免干扰其他车辆的问题更为突出。 因此，本研究旨在探讨如何使自动驾驶汽车能够安全、高效地穿越此类复杂环境下的无人指挥交叉路。已有不少团队针对这一问题提出过各种通行策略和技术方案。除了传统算法外，本段落还将重点介绍基于强化学习的解决方案及其具体实现细节。