深度强化学习变道奖励函数
时间: 2025-01-07 16:38:48 浏览: 6
### 关于深度强化学习中用于变道场景的奖励函数设计
在深度强化学习应用于自动驾驶车辆变道决策的过程中,奖励函数的设计至关重要。合理的奖励函数能够引导模型做出安全、高效的驾驶行为。
#### 奖励函数的目标设定
为了实现良好的变道性能,奖励函数应当综合考虑多个因素,包括但不限于安全性、效率和平稳性。具体来说:
- **安全性**:避免碰撞和其他危险情况的发生是最基本的要求。当检测到潜在风险时应给予负向反馈。
- **效率**:鼓励快速完成必要的车道变换动作,在交通流允许的情况下减少等待时间。
- **平稳性**:保持舒适的驾乘体验也非常重要。过大的加速度变化或频繁的方向盘转动都会影响乘客感受[^4]。
#### 数学表达形式
假设状态空间由一系列特征组成,如相对位置、速度差等;而行动则对应着不同的转向意图(维持当前车道、准备切换左侧/右侧)。那么可以构建如下结构化的即时回报公式:
\[ R(s, a)=w_1 \cdot f_{\text {safe }}(s)+w_2 \cdot g_{\text {efficiency}}(a)-w_3 \cdot h_{\text {jerk}}(\dot{\theta}) \]
其中 \(f_{\mathrm{safe}},g_{\mathrm{efficient}},h_{\mathrm{jerk}}\) 分别表示针对上述三个方面定义的具体子函数;\(w_i>0,i=1,2,3\) 是权重系数用来平衡各项的重要性程度[^5]。
对于具体的实现方式而言,可以通过调整这些参数来优化最终效果,并通过大量的仿真训练让智能体学会如何权衡利弊从而作出最优选择。
```python
def reward_function(state, action, jerk_rate):
"""
计算给定状态下采取特定操作后的即时奖励
参数:
state (tuple): 当前环境的状态描述
action (int): 执行的动作编号
jerk_rate (float): 加速度的变化率
返回:
float: 即时奖励值
"""
safety_reward = calculate_safety_score(state) # 安全得分计算
efficiency_bonus = evaluate_efficiency(action) # 效率评估
comfort_penalty = penalize_jerky_motions(jerk_rate) # 不适惩罚
total_reward = (
SAFETY_WEIGHT * safety_reward +
EFFICIENCY_WEIGHT * efficiency_bonus -
COMFORT_WEIGHT * comfort_penalty
)
return total_reward
SAFETY_WEIGHT = 1.0 # 安全性权重
EFFICIENCY_WEIGHT = 0.8 # 效率权重
COMFORT_WEIGHT = 0.5 # 平滑度权重
```
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