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基于高保真车辆模型的人工引导
强化学习策略研究
摘要
无信路口作为城市道路中交互最密集的场景之一，其复杂的动态环境对自动驾驶系统提出了严峻挑战。传统基于低自由度车辆模型的强化学习方法，在简化模型加速训练的同时，也忽略了关键风险状态，使策略在复杂场景中暴露安全漏洞，无法应用于真实驾驶场景。高维状态空间引发的维度灾难与长尾数据分布失衡，使得策略训练效率低下且难以覆盖车辆失控临界状态，制约自动驾驶系统在复杂场景中的安全部署。
低自由度车辆模型忽略悬架动态响应与轮胎非线性特征，难以表示复杂工况下车辆非线性动力学特性，导致策略在紧急避让、极限转向等真实场景中产生动力学建模偏差，引发自动驾驶控制失准和车辆失稳风险。本文建立了十四自由度车辆动力学模型，包括车身六自由度刚体运动、车轮四自由度滚动和悬架四自由度垂向模型。通过分层解耦纵向驱动、横向转向与垂向载荷传递的耦合关系，实现车辆非线性动力学行为的精细化建模。结合四阶龙格-库塔法与龙贝格积分算法，建立高实时性数值求解框架。与专业车辆动力学仿真软件CarSim进行对比，验证结果的准确性，为强化学习策略训练提供高保真物理环境。
高自由度车辆模型带来的高维状态和无信路口的复杂性导致了策略网络训练稳定性恶化与决策可靠性降低的自动驾驶问题。本研究进一步提出面向高维状态空间的强化学习架构。针对十四自由度模型车辆模型，设计多智能体并行训练机制。通过分布式策略更新迭代与价值评估机制，实现多车博弈场景下的并行化决策优化。设计分层驾驶任务，基础任务包括车道保持、变道等，复杂任务包括无保护左转、密集车流通行等。该框架通过动作空间约束与优势函数加权，有效平衡探索效率与策略稳定性，增强了系统在高密度交通流中的协同决策能力。
强化学习在训练过程中存在长尾数据分布情况导致训练效率低下，控制动作发生瞬间跳变的问题，在实际驾驶任务中无法应用。为进一步提升自动驾驶策略的类人化特性与长尾场景适应性，研发人工引导强化学习框架。将人类驾驶经验构造为动态约束规则，当策略探索进入无效和高风险状态时触发干预机制，通过示范动作注入与奖励函数重塑来引导策略优化方向。实验表明，该框架在保障车辆动力学稳定性的前提下，使决策过程更符合人类驾驶逻辑，在无信路口场景中展现出更强的安全冗余与场景泛化能力，提升了集成决控策略的可行性。
关键词：无信路口自动驾驶车辆模型强化学习人工引导
Abstract
Abstract
Unsignalizedintersections,asoneofthemostinteraction-intensivescenariosinurbanroadnetworks,presentseverechallengestoautonomousdrivingsystemsduetotheircomplexdynamicenvironments.Traditionalreinforcementlearningmethodsbasedonlow-degree-of-freedomvehiclemodelsacceleratetrainingthroughmodelsimplificationbutneglectcriticalriskstates,exposingstrategiestosafetyvulnerabilitiesincomplexscenariosandhinderingtheirapplicationinreal-worlddrivingenvironments.Thecurseofdimensionalitycausedbyhigh-dimensionalstatespacesandimbalancedlong-taildatadistributionsleadstoinefficientpolicytrainingandinadequatecoverageofvehicleinstabilityboundaryconditions,ultimatelyrestrictingthesafedeploymentofautonomoussystemsincomplexoperationalscenarios.
Low-degree-of-freedomvehiclemodelsignoresuspensiondynamicresponsesandtirenonlinearcharacteristics,makingitdifficulttorepres