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清華大學車輛與運載學院智能駕駛課題組榮獲IEEE ITSC 2021最佳學生論文獎

2021-09-28 16:24:39·  來源：清華大學車輛與運載學院  
　
2021年9月19日至22日，第24屆IEEE國際智能交通系統(tǒng)會議（IEEE ITSC 2021）于美國印第安納波利斯召開。車輛學院李升波老師指導的博士生關陽，任彥剛，馬海銅等人
2021年9月19日至22日，第24屆IEEE國際智能交通系統(tǒng)會議（IEEE ITSC 2021）于美國印第安納波利斯召開。車輛學院李升波老師指導的博士生關陽，任彥剛，馬海銅等人，以清華大學為單位發(fā)表的論文《Learn Collision-Free Self-Driving Skills at Urban Intersections with Model-based Reinforcement Learning》榮獲“最佳學生論文獎”（Best Student Paper Award）。此次會議共收到全球20余個國家和地區(qū)的近1000篇投稿，錄用597篇，這是獲獎的六篇優(yōu)秀論文之一（3篇最佳論文獎，3篇最佳學生論文獎）。


關陽、任彥剛、馬海銅等同學共同發(fā)表的論文
榮獲第24屆IEEE國際智能交通系統(tǒng)會議“最佳學生論文獎”

該研究工作以高級別自動駕駛汽車為對象，首次提出了面向城市交通場景的集成式決控（Integrated Decision and Control, IDC）框架，以提高城市道路高復雜、高隨機、高密度行車工況的駕駛智能性。與當前分層式決控框架（圖1（a））不同，集成式決控（圖1（b））將決控過程分解為靜態(tài)路徑規(guī)劃與動態(tài)最優(yōu)跟蹤兩個模塊。前者僅考慮靜態(tài)道路信息生成備選路徑集合；后者進一步結合車輛模型與動態(tài)交通信息，構造約束型最優(yōu)跟蹤問題，特別地，該模塊使用帶模型強化學習算法實現這一問題的離線求解，得到評價函數與策略函數，分別用于實時在線路徑選擇與避撞路徑跟蹤。

仿真與實車實驗表明，集成式決控框架可實現良好的駕駛智能性。首先，通過離線訓練，在線應用的手段，該框架緩解了車載算力受限條件下決控實時性與求解最優(yōu)性的矛盾，與分層式框架相比，在計算效率上實現了一個數量級的躍升；此外，該框架具備不同駕駛場景的可擴展性，其靜態(tài)路徑規(guī)劃模塊可融合人類先驗知識實現分別設計，而動態(tài)最優(yōu)跟蹤模塊則構造并求解一個與行車場景解耦的最優(yōu)控制問題。這一研究為高級別自動駕駛決控技術提供了新的范式。


（a）分層式決控框架 （b）集成式決控框架
圖1. 分層式決控與集成式決控框架對比

注：IEEE ITSC全稱“IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems”，是智能汽車與智能交通領域的國際頂級學術會議之一，每年召開一次。 
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