arXiv · cs.RO· Hooman Hamze, Benjamin Houshmand, Deepthi Pathare, Erik B\"orve, Morteza Haghir Chehreghani, Nikolce Murgovski·· 1 天前AI 评分58
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面向自动驾驶卡车的短时域MPC学习终端代价
Learned Terminal Costs for Short-Horizon Model Predictive Control of Autonomous Trucks in Interactive Highway Traffic
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论文提出一种MPC与强化学习混合框架，用于自动驾驶卡车在高速公路交互交通中的行驶控制，由有限时域MPC通过动态规划求解，并用预训练RL模型估计终端代价。作者在带反应式周围交通的仿真环境中，将该框架与零终端代价的纯MPC、使用基础策略估计终端代价的rollout以及纯RL进行对比。结果显示混合方法实现零碰撞，且代价在所有配置中最低。
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