Development and Assessment of Autonomous Vehicles in Both Fully Automated and Mixed Traffic Conditions

📄 arXiv: 2312.04805v1 📥 PDF

作者: Ahmed Abdelrahman

分类: cs.MA, cs.AI, cs.RO

发布日期: 2023-12-08

期刊: https://ml4ad.github.io/files/papers2023/Development%20and%20Assessment%20of%20Autonomous%20Vehicles%20in%20Both%20Fully%20Automated%20and%20Mixed%20Traffic%20Conditions.pdf

💡 一句话要点

开发并评估全自动和混合交通条件下的自动驾驶车辆

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 自动驾驶车辆 深度强化学习 V2V通信 混合交通 车辆协同

📋 核心要点

  1. 现有自动驾驶车辆在混合交通环境中与人类驾驶员的交互存在不确定性，尤其是在竞争行为方面，安全难以保证。
  2. 论文提出一种多阶段方法，从单个自动驾驶车辆的开发到互联自动驾驶车辆，并结合共享和关怀的V2V通信策略，增强车辆间的协作。
  3. 实验结果表明，通过深度强化学习，自动驾驶车辆的驾驶行为可以达到人类驾驶水平，且V2V通信能有效提升车辆间的协作。

📝 摘要（中文）

自动驾驶车辆（AV）技术正在快速发展，有望显著提升道路交通安全，并可能解决各种复杂的交通问题。随着多家公司越来越多地部署自动驾驶车辆，关于自动驾驶车辆之间以及自动驾驶车辆与人类驾驶员之间的交互方式的问题日益突出，尤其是在道路上自动驾驶车辆普遍存在的情况下。确保自动驾驶车辆之间以及自动驾驶车辆与人类驾驶员之间的合作互动至关重要，但人们也担心可能出现负面的竞争行为。本文提出了一种多阶段方法，从开发单个自动驾驶车辆开始，逐步发展到互联自动驾驶车辆，并结合共享和关怀的V2V通信策略来加强相互协调。进行了一项调查，以验证自动驾驶车辆的驾驶性能，并将用于混合交通案例研究，重点关注人类驾驶员将如何对与他们在同一道路上并排行驶的自动驾驶车辆做出反应。结果表明，使用深度强化学习，自动驾驶车辆获得了达到人类驾驶水平的驾驶行为。在自动驾驶车辆网络中采用基于共享和关怀的V2V通信增强了它们的驾驶行为，有助于更有效地规划行动，并促进自动驾驶车辆之间的协作行为。调查显示，混合交通中的安全无法得到保证，因为我们无法控制人类以自我为中心的行为，如果他们决定与自动驾驶车辆竞争。因此，本文提倡加强对自动驾驶车辆在公共道路上安全整合的研究。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决自动驾驶车辆在混合交通环境中与人类驾驶员安全交互的问题，特别是当人类驾驶员可能采取竞争行为时，如何保证自动驾驶车辆的安全和效率。现有方法难以预测和应对人类驾驶员的非理性行为，导致混合交通环境下的安全风险增加。

核心思路：论文的核心思路是通过深度强化学习训练自动驾驶车辆，使其具备接近人类驾驶员的驾驶技能。此外，引入基于共享和关怀的V2V通信策略，使自动驾驶车辆之间能够协同合作，共同应对复杂的交通状况，从而提高整体的安全性和效率。

技术框架：该方法采用多阶段开发流程：1) 开发单个自动驾驶车辆，使用深度强化学习训练其驾驶行为；2) 构建互联自动驾驶车辆网络，引入V2V通信机制；3) 设计共享和关怀的V2V通信策略，促进车辆间的协作；4) 进行混合交通案例研究，评估自动驾驶车辆与人类驾驶员的交互效果。

关键创新：论文的关键创新在于将深度强化学习与共享和关怀的V2V通信策略相结合，用于解决混合交通环境下的自动驾驶问题。这种方法不仅使自动驾驶车辆具备了接近人类的驾驶能力，还通过车辆间的协作，提高了整体的安全性和效率。

关键设计：论文中V2V通信策略的设计是关键。共享是指车辆之间共享自身的状态信息（如位置、速度、加速度等），关怀是指车辆在决策时考虑到其他车辆的需求，避免采取可能导致冲突的行为。具体的参数设置和网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，通过深度强化学习训练的自动驾驶车辆，其驾驶行为可以达到人类驾驶水平。此外，采用共享和关怀的V2V通信策略后，自动驾驶车辆之间的协作能力显著提升，能够更有效地规划行动，提高整体的交通效率和安全性。但混合交通中的安全性无法完全保证，因为人类驾驶员的非理性行为难以预测。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶出租车、自动驾驶物流车队等领域，有助于提升城市交通效率和安全性。通过V2V通信，自动驾驶车辆可以更好地协同工作，减少交通事故的发生。未来，该研究可以进一步扩展到更复杂的交通场景，例如高速公路、城市拥堵路段等。

📄 摘要（原文）

Autonomous Vehicle (AV) technology is advancing rapidly, promising a significant shift in road transportation safety and potentially resolving various complex transportation issues. With the increasing deployment of AVs by various companies, questions emerge about how AVs interact with each other and with human drivers, especially when AVs are prevalent on the roads. Ensuring cooperative interaction between AVs and between AVs and human drivers is critical, though there are concerns about possible negative competitive behaviors. This paper presents a multi-stage approach, starting with the development of a single AV and progressing to connected AVs, incorporating sharing and caring V2V communication strategy to enhance mutual coordination. A survey is conducted to validate the driving performance of the AV and will be utilized for a mixed traffic case study, which focuses on how the human drivers will react to the AV driving alongside them on the same road. Results show that using deep reinforcement learning, the AV acquired driving behavior that reached human driving performance. The adoption of sharing and caring based V2V communication within AV networks enhances their driving behavior, aids in more effective action planning, and promotes collaborative behavior amongst the AVs. The survey shows that safety in mixed traffic cannot be guaranteed, as we cannot control human ego-driven actions if they decide to compete with AV. Consequently, this paper advocates for enhanced research into the safe incorporation of AVs on public roads.