知识-数据双驱动强化学习用于混合交通中的自动驾驶车辆控制

摘要

在混合交通中，自动驾驶车辆决策面临三大挑战：基于物理的先验无法捕捉潜在交互意图和多样驾驶行为；周围车辆急动导致非平稳性，长尾安全事件未充分探索；混合动作空间因连续跟车和离散变道时间尺度不同而破坏统一RL训练。为此提出KDDRL：用条件深度生成模型合成意图感知的未来轨迹；知识-数据双驱动范式融合概率数据洞见与物理约束，引导安全探索；耦合模块压缩意图轨迹和物理约束为共享嵌入，实现异步多时间尺度优化。在数据集校准仿真中，KDDRL有效处理意图不确定性，加速训练收敛，在安全性、效率和舒适性上优于基线。