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作者：虢沧岩;王姝;张海川;赵轩;
单位：长安大学汽车学院;
摘要：为了增强高速公路中车辆决策的延续性，提出一种基于隐式时间信息的自动驾驶车辆行为决策模型。通过构建离散动态决策环境，计算基于隐式时间信息的状态价值矩阵，以求解连续时间的行为决策，同时对该状态价值矩阵的可求解性进行分析；基于残差拟合的双长短期记忆（LSTM）网络结构识别车辆换道意图，使带有隐式时间信息的行为决策更好地适应动态环境；融合基于规则与基于学习的更新方法，提出了基于反向传播的状态价值更新方法，提升决策模型在探索移动阶段的状态价值更新效率，从而提高决策方法的实时性。使用基于规则的智能环境车辆模型模拟真实交通环境，结果表明：所提出的方法决策成功率提升26%，动态决策环境下的触发规则辅助率降低19%，该方法具有更高的决策延续性。
基金资助：国家自然科学基金面上项目（52172362,52372375）;; 陕西省重点研发计划项目（2024GX-YBXM-260）;; 陕西省科技成果转化计划项目（2024CG-CGZH-19）;; 陕西省自然科学基础研究项目（2022JQ-543）
