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摘要
为了探索当前有限数据条件下面临的无限交通场景问题，提出车路协同条件下基于深度强化学习智能网联汽车决策模型。利用Actor-Critic机制，以highway-env为数据来源，抽取144 h交通数据作为训练数据并进行验证，分析了智能网联汽车在不同车道数条件下的驾驶行为。结果显示，本模型汽车行程时间减少20%以上，碰撞概率减少25%以上，换道轨迹可以通过动力学跟踪。
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单位中国市政工程西南设计研究总院; 中国汽车工程研究院股份有限公司
