摘 要：為了解決交叉路口場景下無人駕駛決策模型成功率低、模型不穩(wěn)定、車輛通行效率低的問題，從兩個方面對TD3算法作出改進，提出了基于GA-TD3算法的交叉路口決策模型。首先引入記憶模塊，使用GRU神經(jīng)網(wǎng)絡來提升決策模型的成功率；其次在狀態(tài)空間引入社會注意力機制，更加關注與社會車輛的交互行為，保證模型穩(wěn)定性的同時提升車輛的通行效率。采用CARLA仿真器進行20 000回合的模型訓練后，TD3算法通過路口的成功率為92.4%，GA-TD3算法的成功率為97.6%，且車輛的通行時間縮短了3.36 s。GA-TD3算法模型在學習效率和通行效率上均有所提升，可用于緩解城市中的交通壓力，提高駕駛效率。

關鍵詞：深度強化學習； 無人駕駛決策； 交叉路口； 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡； 注意力機制

中圖分類號：TP399 文獻標志碼：A 文章編號：1001-3695（2024）07-006-1965-06

doi：10.19734/j.issn.1001-3695.2023.10.0570

Intersection decision model based on GA-TD3 algorithm

Abstract：Addressing problems such as low success rates， instability， and inefficient traffic flow in autonomous decision-making models at intersections， this paper proposed an intersection decision model based on the GA-TD3（GRU attention twin delayed deep deterministic policy gradient）algorithm by improving TD3 algorithm from two aspects. Firstly，it introduced a memory module which using GRU neural network to improve the success rate of the decision model. Secondly， it introduced a social attention mechanism in the state space to focus on interactions with social vehicles，which ensured the stability of the model while improving the traffic efficiency of vehicles. After 20 000 rounds of training in the CARLA simulator， the TD3 algorithm achieves a success rate of 92.4%， while the success rate of the GA-TD3 algorithm is 97.6%. Additionally， the vehicle’s travel time is shortened by 3.36 s. GA-TD3 algorithm improves both learning efficiency and traffic efficiency， which can alleviate traffic pressure in urban scenes and improve driving efficiency.

Key words：deep reinforcement learning; autonomous driving decision; intersection scenario; recurrent neural network; attention mechanism

0 引言

在城市道路場景中，交叉路口場景的隨機性較高，復雜度高于其他道路場景，因此交叉路口的事故發(fā)生率遠高于其他場景，從而引發(fā)交通擁堵，路口通行效率也受到了極大的影響。無人駕駛技術的引入在一定程度上可以緩解交通擁堵，但想要實現(xiàn)高級別的無人駕駛，對交叉路口等復雜場景的研究是十分重要的。

無人駕駛傳統(tǒng)決策模型大致分為基于規(guī)則的決策模型［1～3］、基于博弈論的決策模型［4］、基于啟發(fā)式探索的決策模型［5］以及基于協(xié)同合作的方法［6，7］。傳統(tǒng)的無人駕駛決策方法更多應用在簡單場景中，無法與環(huán)境進行實時交互，在隨機性強的場景中處理能力較差。

強化學習算法則彌補了缺陷，可以根據(jù)環(huán)境的反饋來學習并調(diào)整相應的決策策略，具有較強的自適應能力，例如Q-learning［8］、sarsa［9］。傳統(tǒng)強化學習決策模型只能解決少量離散的動作值，因此得到的決策模型根據(jù)簡單的狀態(tài)空間給出的決策動作較為粗糙。

深度學習在處理大批量的數(shù)據(jù)方面具有較高的準確性，因此與強化學習結合得到的深度強化學習算法在處理連續(xù)高維的環(huán)境狀態(tài)空間具有較好的表現(xiàn)能力，在連續(xù)控制任務［10］、棋盤游戲［11］以及實施策略游戲［12］上達到了超人級別的性能。此外無人駕駛領域也有著較為不錯的成果［13～15］，深度強化學習模型在匝道匯入［16］換道場景［17］都有著一定的研究，采用深度強化學習的方法解決交叉路口問題也是現(xiàn)階段研究的熱點之一［18～20］。文獻［21］采用一種基于DDPG（deep deterministic policy gradien）算法的匝道匯入車流決策模型，將匯入車流問題轉換為序列決策問題的方式進行求解。針對文獻［21］實驗模型不具備記憶功能的問題，吳思凡等人［22］提出基于LSTM-A3C（long short-term memory-asynchronous advantage actor-critic）算法的智能車匯入模型。實驗結果表明結合長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡可有效地解決模型訓練時間長和模型收斂慢的問題，但DDPG算法本身存在局部最優(yōu)、Q估計錯誤等問題，導致模型成功率低。雙延遲深度確定性策略梯度（twin delayed deep deterministic policy gradient，TD3）算法改善了DDPG的問題［23］。文獻［24］對TD3算法中的actor網(wǎng)絡進行改進，為目標動作添加OU（Ornstein-Uhlenbeck） 噪聲，對改進后的TD3算法進行無人駕駛車輛在無信號交叉口下的右轉駕駛決策研究，發(fā)現(xiàn)其不僅能夠探索更多可能，而且通行決策表現(xiàn)更加突出。由于駕駛環(huán)境的不確定性，導致大多數(shù)基于規(guī)則的模型決策精度差，文獻［25］改進了TD3算法的結構，使用長短期記憶（LSTM）來選擇基于時間信息的動作，該算法在SUMO仿真模擬器進行驗證，在不確定交通場景下具有較好的泛化效果。

由于十字交叉路口場景的動態(tài)性和未知性較大，導致決策模型收斂速度慢、成功率低、訓練過程模型波動較大以及交通效率低等問題，提出基于GA-TD3（GRU attention-twin delayed deep deterministic policy gradient）無人駕駛決策模型。該模型是在TD3算法的基礎上，加入GRU（gate recurrent unit）神經(jīng)網(wǎng)絡，通過優(yōu)化網(wǎng)絡結構來提升決策模型的成功率；引入社會注意力機制，更加關注與社會車輛的交互行為來提升無人駕駛車輛通行效率。基于CARLA仿真平臺，本文算法分別與主流的深度強化學習算法TD3、SAC（soft actor critic）算法進行實驗對比，實驗結果表明改進后的模型達到了預期效果。

1 基于GA-TD3算法的決策模型

本文提出的交叉路口決策模型采用TD3算法模型作為基準進行改進。TD3是由DDPG算法改進而來，引入雙層critic網(wǎng)絡解決DPPG算法Q值高估的問題，actor網(wǎng)絡延遲更新，以及增加動作噪聲提升算法的性能。此外，DDPG和TD3主要用于處理連續(xù)的狀態(tài)空間和動作空間，在無人駕駛決策領域有著不錯的表現(xiàn)。

由于無人駕駛車輛的動作是連續(xù)的，為了保證動作的連貫性，在動作探索的過程中采用OU噪聲取代了高斯噪聲，以此提高模型的準確率［24］。此外還有學者通過修改經(jīng)驗回放池，對過往經(jīng)驗進行合理采樣，以提升模型的成功概率。但針對動態(tài)變化的場景，以上改進依舊存在學習效率低、模型不穩(wěn)定的問題。

面對交叉路口場景，agent車輛在訓練過程中普遍存在對前后狀態(tài)信息關聯(lián)性較少的問題，同樣TD3模型也會因場景中的車輛布局動態(tài)變化導致模型的成功率降低，車輛通行路口的效率也隨之降低。無人駕駛場景的狀態(tài)空間和動作空間以連續(xù)數(shù)據(jù)為主，在處理大量具有序列特征的數(shù)據(jù)，RNN（recurrent neural network）神經(jīng)網(wǎng)絡能夠很好地挖掘到數(shù)據(jù)中的時態(tài)及語義，在無人駕駛場景中可以較好地處理狀態(tài)空間中的有序數(shù)據(jù)并獲取有意義的狀態(tài)關系［26］。但RNN不具備長期記憶信息能力，在模型訓練過程中容易產(chǎn)生梯度消失的問題。LSTM具有長期記憶的功能，可以有效解決RNN面臨的梯度問題，該神經(jīng)網(wǎng)絡在記憶有意義信息的同時也會忘記無意義的信息。文獻［25］同樣采用LSTM與TD3算法進行結合，使用長短期記憶來選擇基于時間信息的動作，使agent車輛的動作更可靠，從而提升模型的成功率。將LSTM與TD3模型結合在一定程度上增加了模型的維度，在處理前期較為簡單的場景會增加動作選擇的范圍，導致模型的在前期訓練出現(xiàn)不穩(wěn)定、收斂慢的問題。

GRU是LSTM的變體，如圖1所示，其框架結構更加簡潔，僅由兩個門構成（update門和reset門），因此可以直接將隱藏狀態(tài)傳遞給下一個單元，參數(shù)也相對更少，面對一般規(guī)模的數(shù)據(jù)集，GRU比LSTM更容易訓練，模型的收斂速度更快，卻具有相近的性能［27］。

GRU有update門和reset門兩個重要的門，分別如式（1）（2）所示。

zt=σ（Wz·［ht-1，xt］）（1）

rt=σ（Wr·［ht-1，xt］）（2）

其中：xt為第t個時步的輸入向量；經(jīng)過線性變換后，ht-1表示上一時步的信息并再次進行線性變換。

reset門與update門同理，新的記憶信息將通過reset門存儲的過去信息進行計算，公式為

h′t=tanh（W·［rtht-1，xt］）（3）

update門用來決定當前記憶內(nèi)容h′t與ht-1中需要存儲哪些信息，ht用來存儲當前單元的信息并傳遞到下一個單元中。具體公式為

ht=（1-zt）*h（t-1）+zt*h′t（4）

門控循環(huán)單元會記憶每一個循環(huán)過程中有用的信息并傳遞到下一個循環(huán)單元，保留有意義的歷史信息，將GRU神經(jīng)網(wǎng)絡與TD3的actor-critic網(wǎng)絡相結合，為TD3算法模型提供記憶功能詳細結構，如圖2所示。actor-critic網(wǎng)絡均采用全連接網(wǎng)絡結構，狀態(tài)數(shù)據(jù)處理過程融入GRU網(wǎng)絡，通過GRU網(wǎng)絡保留上一時刻有意義的歷史狀態(tài)信息與當前輸入的狀態(tài)進行計算，保留有需要記憶的狀態(tài)ht傳遞給actor-critic網(wǎng)絡最后一層進行處理，actor-critic網(wǎng)絡中對狀態(tài)數(shù)據(jù)處理建立連接，以此改善了深度強化學習模型在面對復雜場景收斂速度慢、成功率低的問題。

深度強化學習算法的網(wǎng)絡結構是由各個全連接層組合而成，獲取到的狀態(tài)信息輸入模型中，并依次輸入到各全連接層進行處理，全連接層將處理后的結果輸入到下一層，最終得到相關的策略。這些策略在訓練過程中較容易得到，但難以給出做出當前動作的理由。如何讓決策變得更加合理成為了學術界的一大難題。對于無人駕駛決策動作而言，agent車輛能夠集中關注到交匯過程中有價值的信息是十分重要的［28，29］。

注意力機制被廣泛運用于深度學習模型的多個領域，比如圖像檢測、語音識別、以及自然語言處理等。近年來，注意力機制開始與深度強化學習相結合，主要應用于深度強化學習決策序列等方向，無人駕駛車輛可以根據(jù)輸入的狀態(tài)序列找到需要關注且有價值的狀態(tài)。

采用這種技術的主要目的是使深度強化學習模型自動捕獲自我車輛和社會車輛之間的依賴關系，以獲取更好的性能并具備較好的可解釋性。如圖3所示，將注意力機制應用于actor網(wǎng)絡，模型中的編碼器和解碼器由全連接層組成，由此構成注意力機制策略結構。產(chǎn)生注意力張量的過程可以描述如下：首先，需要將所有車輛的狀態(tài)表示分解為自我車輛狀態(tài)和社會車輛狀態(tài)兩個部分，分別對它們各自的狀態(tài)進行編碼，給出所有車的嵌入結果，然后將嵌入結果傳遞給深度強化學習網(wǎng)絡進行學習。注意力機制聚焦狀態(tài)信息之間的依賴關系，使自我車輛在動作選擇上也更加準確，保證模型的穩(wěn)定性。

GA-TD3模型中的注意力機制的查詢向量定義為QA=［qe］，代表計算當前agent車輛與其他需要集中關注的社會車輛狀態(tài)的關系度和關聯(lián)性。鍵向量定義為K=［ke，k1，…，kn］，主要與查詢向量搭配使用，代表社會車輛和agent車輛之間產(chǎn)生交互的狀態(tài)關鍵信息。值向量定義為V=［ve，v1，…，vn］，代表當前狀態(tài)空間對agent車輛交互過程中動作選擇的重要狀態(tài)信息，也代表著狀態(tài)空間需要集中關注的重要信息。深度強化學習模型根據(jù)獲取到的注意力信息進行策略選擇，增加了策略選擇的可解釋性。計算過程如圖4所示。

1.1 狀態(tài)空間

狀態(tài)空間是無人駕駛車輛從環(huán)境中獲取的所有車輛的狀態(tài)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)反映了當前環(huán)境下車輛作出決策后所發(fā)生的一些情況。在復雜場景下無人駕駛車輛的狀態(tài)空間主要包括自我車輛的速度ve、位置pe，以及自我車輛與交互的社會車輛的相對速度vrel，相對位置prel和相對航向角rrel。因此，狀態(tài)空間定義為

st=（ve，pe，vrel，prel，rrel）（6）

1.2 動作空間

在深度強化學習決策模型中，無人駕駛車輛的動作空間包含自我車輛要執(zhí)行的動作指令。在實驗環(huán)境中自我車輛在通過十字路口時的動作分為加速動作和減速動作，因此動作空間離散為加速Aup、減速Adown兩個向量，表示為

A={Aup，Adown}（7）

1.3 獎勵函數(shù)

在深度強化學習模型中，獎勵函數(shù)主要體現(xiàn)在自我車輛和社會車輛交互過程中，自我車輛可以獲得最大期望的決策，獎勵函數(shù)的設定對于無人駕駛作出的期望決策動作至關重要。因此，決策模型算法的函數(shù)設定選擇圍繞車輛是否能成功通過十字路口來進行設計，在通過路口的過程中，自我車輛與社會車輛不發(fā)生碰撞并且通過的時間不能過長。根據(jù)以上條件，獎勵函數(shù)可以分為兩個部分組成，即r=rt+rs。

rs代表自我車輛根據(jù)當前狀態(tài)設定獎勵函數(shù)，為了保證能夠獲得較大的成功率，當車輛發(fā)生碰撞時深度強化學習模型將給出最大懲罰。同時，為了避免自我車輛通過十字路口等待最佳的通行間隙，導致車輛進入盲目等待狀態(tài)，將對等待超過30 s的車輛給予超時懲罰。edbf83cc4248e99b276b3e0c4b5eed94fcf25fa4722714f7e9ba68aa2472c03e在每個回合中，車輛到達設定的終點再給予獎勵。

以上是當前回合結束后對車輛當前狀態(tài)設定獎勵函數(shù)，這樣車輛獲得的獎勵實時性較低。為了能夠獲得實時獎勵，在自我車輛行駛過程中每走一步都給予及時獎勵rt=rt+rstep，其中rstep=-0.2為每個時間步長設定的小懲罰，以此來提高車輛的通行時間。

1.4 交叉路口決策模型

基于GA-TD3算法的完整決策模型如圖5所示。CARLA仿真場景提供當前時刻環(huán)境狀態(tài)st，首先使用注意力機制模型處理狀態(tài)信息，輸出的注意力張量AttentionTensor輸入到actor網(wǎng)絡。在actor-critic網(wǎng)絡中，GRU處理得到的ht傳遞給網(wǎng)絡的最后一層全連接層，最終actor網(wǎng)絡輸出相應的動作。自我車輛則根據(jù)模型的動作輸出結果，在仿真場景中不斷地探索，與社會車輛進行交互，在環(huán)境交互的過程中，模型車輛自我回報獎勵，critic網(wǎng)絡根據(jù)得到的動作獎勵對動作進行評估得到Qmin（s，a）。模型采用延遲更新策略，對網(wǎng)絡參數(shù)進行更新，以此探索得到最優(yōu)的交叉路口決策模型。

詳細的算法流程如算法1所示，首先初始化GRU-actor和GRU-critic網(wǎng)絡參數(shù)，并初始化相關的目標網(wǎng)絡參數(shù)。從CARLA仿真模擬器獲取的狀態(tài)空間進行解析，將狀態(tài)空間輸入到注意力機制模型中，注意力機制實時關注agent車輛與社會車輛交互的重要信息，將得到的注意力張量輸入到模型中進行訓練，模型根據(jù)獲取到的狀態(tài)信息進行動作選擇，從而得到合理的策略。actor和critic網(wǎng)絡根據(jù)延遲更新的頻率依次更新，并更新相關的目標網(wǎng)絡。深度強化學習不斷地迭代循環(huán)直至訓練結束，從而獲取到模型的最優(yōu)策略。

算法1 GRU-Attention-TD3

2 仿真實驗

2.1 仿真環(huán)境

實驗設備配置為：Ubuntu 20.04系統(tǒng)，Intel Xeon Gold 6326 CPU @ 2.90 GHz，128 GB運行內(nèi)存，顯卡Tesla V100-PCIE-32 GB。 實驗開發(fā)語言以Python語言為主，神經(jīng)網(wǎng)絡框架選擇TensorFlow框架，采用CARLA仿真模擬器，選擇了Town03地圖搭建仿真場景。實驗場景搭建參考文獻［24］。根據(jù)實驗需求重新設定實驗場景數(shù)據(jù)。

自我車輛及社會車輛的路線，仿真場景如圖6（a）所示。交通流中社會車輛分直行通過十字路口和右轉同自我車輛共同匯入目的道路兩種路徑，如圖6（b）所示。右轉和直行的社會車輛隨機生成，社會車輛的跟車距離保持在5 m，在7～12 s隨機時間里生成社會車輛。當右轉車輛和直行車輛數(shù)量達到6輛以上開始生成自我車輛，進行訓練。為了加快訓練的時間，實驗場景關閉了紅綠燈的輪轉時間，始終保持自我車輛在結束新一輪訓練后能夠立刻生成。

實驗中的自我車輛根據(jù)設定的路線完成左轉行駛任務。場景以帶有交通信號燈的十字路口、交通流以垂直方向直行與左轉車輛同時存在的情景為主，當社會車輛數(shù)量達到5輛時，交通流初始化完畢，開始生成自我車輛。生成自我車輛有兩個限定條件，分別是交通流初始完畢和當前通行方向交通信號燈為綠燈。同時滿足這兩個條件，CARLA場景開始新的回合生成自我車輛，左轉通過當前路口。自我車輛的縱向控制由算法輸出的目標速度決定，限定了車輛的目標速度為50 km/h。社會車輛的初始速度為10 km/h，最終的目標速度為50 km/h。

2.2 深度強化學習參數(shù)設定

本文實驗訓練回合為20 000輪，帶有噪聲的回合數(shù)為1 000輪，模型訓練的詳細超參數(shù)如表1所示。

3 實驗結果分析

實驗采用不同的決策算法輸出的動作結果控制自我車輛根據(jù)周圍車流環(huán)境的變化順利左轉通過十字路口駛入主路，通過對比不同模型的成功率、超時率、獎勵值，以及車輛通過路口的時間來衡量深度強化學習模型的好壞。

將本文改進后的算法與TD3［24］、SAC［30］、TD3-GRU［31］、TD3-Attention［15］進行實驗對比，詳細結果如圖7～10所示。如圖7所示，GA-TD3模型在訓練初期，自我車輛為了通過路口不停在探索動作，因此決策模型的碰撞率較高，在150回合左右達到峰值后模型學習到了一部分經(jīng)驗樣本，探索動作相對保守，碰撞率開始下降。由于剛開始訓練的模型處于不停探索的狀態(tài)，所以剛開始超時率為0。在訓練了一段時間后，為了保證安全通行，自主車輛等待通行的最佳間隙，在此過程中車輛容易出現(xiàn)等待超時的現(xiàn)象。模型學習到車輛出現(xiàn)盲等狀態(tài)，為了增加通行效率，模型增加動作探索。在后續(xù)的訓練過程中，模型通過來回的探索等待以此尋找最佳動作，在2 000回合后模型的超時率在一定區(qū)間內(nèi)穩(wěn)定波動，且模型的碰撞率持續(xù)下降，由此可見模型在2 000回合后趨于收斂。

圖8為GA-TD3算法與其他算法的對比局部圖。從圖中可以看出，GRU網(wǎng)絡的記憶功能對模型uNmUZMh3Od9SQl7eaRAOJA==的訓練速度上有一定提升。TD3-GRU與GA-TD3模型訓練前期，相較于TD3模型，引入GRU的模型收斂速度較快，200回合模型已經(jīng)具有收斂趨勢。GA-TD3在300回合已經(jīng)處于一個較為平穩(wěn)的狀態(tài)，在訓練了1 000回合后，成功率基本保持在0.92以上，當模型訓練至5 000回合，模型的成功率已經(jīng)可以達到0.95。TD3-GRU模型的收斂效果與GA-TD3模型較為接近，當模型訓練至2 000回合，模型的成功率在0.9～0.95。TD3-attention模型收斂速度相對于TD3-GRU較慢，在2 000回合后模型的成功率維持在0.9左右。TD3模型的收斂速度與SAC較為接近，相較于引入GRU的TD3模型收斂速度較慢，且成功率相對較低，前5 000回合成功率基本維持在0.9以下。與TD3同一時間段提出的SAC算法相比，SAC在前期的訓練結果最低，由于SAC是隨機探索的策略，前期訓練當作探索的不確定性較大，導致模型收斂相對較慢。綜上，提出模型在收斂速度上優(yōu)于TD3與SAC兩個模型。

由于GRU網(wǎng)絡與TD3網(wǎng)絡結合得到的TD3-GRU模型結構相較于TD3模型更為復雜，模型在訓練過程中，環(huán)境的隨機性會導致模型在訓練期間出現(xiàn)波動?；谧⒁饬C制的深度強化學習決策模型，能夠幫助agent車輛在與社會車輛交互的過程中，查詢篩選出有效的狀態(tài)數(shù)據(jù)，減少了模型對無效動作的探索，提升模型的學習效率和穩(wěn)定性。獎勵函數(shù)設定每次發(fā)生碰撞賦予-500的回報，在前期探索過程中，可以看出引入注意力機制的模型獎勵回報平均總值維持在0以上。TD3為確定性策略，在動作探索過程中，對于環(huán)境的變換適應性較差，導致獎勵值較長時間處于負值狀態(tài)。SAC為隨機探索策略，在探索過程中相較于TD3模型更能適應變換的場景。

如圖10所示，TD3和TD3-GRU模型在模型的穩(wěn)定性上較差，這是因為環(huán)境中的社會車輛始終都是隨機生成的，在模型訓練后期容易出現(xiàn)成功率下降的情況。因此隨機場景中，傳統(tǒng)深度強化學習算法想要在長期訓練過程中維持一個相對穩(wěn)定的成功率，具有一定的難度。提出基于attention模型的深度強化學習算法會更加關注狀態(tài)空間中agent車輛與社會車輛的交互行為，使其關注到更有價值的狀態(tài)信息。從獎勵值結果圖中也可以看出，TD3-attention模型和GA-TD3模型在隨機場景下模型的穩(wěn)定性較優(yōu)。獎勵值維持在正值，證明agent車輛出現(xiàn)碰撞的概率較低。

對五組算法模型進行確定性驗證實驗，結果如表2所示。在保證五組模型的社會車輛生成概率和紅綠燈場景保持一致的情況下，對TD3、SAC、TD3-attention、TD3-GRU、以及GA-TD3模型行分別進行1 000回合的驗證性實驗。實驗結果表明GA-TD3無人駕駛決策模型的成功率達到了97.6%，TD3模型的成功率為92.4%，成功率提升了5.2%，車輛通過十字路口的時間縮短了3.36 s；與SAC模型相比，成功率提升了7.4%，通行時間縮短了2.31 s。整體模型的成功率和車輛的通行效率均有提升。

此外，對五組算法還進行了密集交通流的測試。重新設定測試場景，修改社會車輛的生成時間間隔在4～8 s，社會車輛的跟車距離最小保持在3 m。當社會車輛的數(shù)量達到8輛的時候，開始生成自我車輛進行驗證測試，五組算法依次進行1 000輪驗證測試，驗證結果如表3所示。從表中可以看出，改進后的模型較為穩(wěn)定，成功率保持在90%以上，TD3和SAC模型的成功率都有所降低，且同行時間更長，在測試過程中出現(xiàn)了自我車輛等待超時的現(xiàn)象，導致模型的成功率有所降低。注意力機制的模型在密集交通流的場景更加關注社會車輛與自我車輛之間的交互，等待選擇最佳通行間隙，因此通行時間相對于表2的交通流場景等待時間較長。引入GRU的模型由于車流密度的增加，場景的動態(tài)性增加，模型更加關注的是車輛到達終點的結果，所以在測試過程前期碰撞率有所增加，導致模型在測試過程中適應性相對不足，成功率有小幅降低，但在通行時間上沒有太大的變化。從整體上看，提出的GA-TD3模型在成功率遠高于TD3模型，通行時間上相對于表2的交通流場景增加了0.63 s，和密集交通流下的TD3-GRU模型的通行時間相對接近，且成功率優(yōu)于TD3-GRU的模型。

從實驗整體上對比可以看出，提出模型在穩(wěn)定性和成功率均有所提升。針對交叉路口而言，本文模型下的agent車輛通過交叉路口過程中產(chǎn)生碰撞概率以及agent車輛在路口不通行進入長期等待的概率都會大幅降低，從而提高了車輛通過交叉路口的效率。該方法在城市交叉場景中可以極大提高車輛的通行效率、緩解交通壓力，并增加車輛的安全率，減少交通事故的發(fā)生。

4 結束語

本文圍繞復雜場景下的深度強化學習決策模型進行研究，主要針對十字路口無人駕駛車輛左轉匯入目的車道的場景，提出了基于TD3的改進算法GA-TD3。左轉車輛需要與不同路徑的社會車輛在交匯點進行交互，無人駕駛車輛如何在交互過程中作出合理安全的決策行為十分重要。本文算法引入注意力機制使自我車輛和社會車輛進行交互，查詢最有價值的交互車輛，提升模型的成功率以及模型的穩(wěn)定性。其次將GRU神經(jīng)網(wǎng)絡融入到TD3的網(wǎng)絡結構中，使模型具備記憶功能，更好地處理有序的數(shù)據(jù)，加快了模型的收斂速度，增加了模型的成功率。實驗采用CARLA仿真模擬器進行模擬實驗。通過實驗驗證，基于GA-TD3無人駕駛決策模型在訓練至500回合后開始收斂，驗證集的成功率達到了97.6%，相較于TD3算法成功率提升了5.2%，減少了agent車輛與社會車輛碰撞，提升了無人駕駛的安全性能。此外，車輛的通行時間也縮短了3.36 s，大大增加了路口車輛的通行效率，緩解了城市復雜場景下交通壓力。GA-TD3無人駕駛決策模型在成功率和通行效率上都得到了驗證。但該模型在面對車流量更密集的場景還有待改進，下一步將對此問題提出進一步研究。

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