Enhancing Highway Driving: High Automated Vehicle Decision Making in a Complex Multi-Body Simulation Environment

Ali Rizehvandi, Shahram Azadi, Arno Eichberger*

*Korrespondierende/r Autor/-in für diese Arbeit

Publikation: Beitrag in einer Fachzeitschrift › Artikel › Begutachtung

Abstract

Automated driving is a promising development in reducing driving accidents and improving the efficiency of driving. This study focuses on developing a decision-making strategy for autonomous vehicles, specifically addressing maneuvers such as lane change, double lane change, and lane keeping on highways, using deep reinforcement learning (DRL). To achieve this, a highway driving environment in the commercial multi-body simulation software IPG Carmaker 11 version is established, wherein the ego vehicle navigates through surrounding vehicles safely and efficiently. A hierarchical control framework is introduced to manage these vehicles, with upper-level control handling driving decisions. The DDPG (deep deterministic policy gradient) algorithm, a specific DRL method, is employed to formulate the highway decision-making strategy, simulated in MATLAB software. Also, the computational procedures of both DDPG and deep Q-network algorithms are outlined and compared. A set of simulation tests is carried out to evaluate the effectiveness of the suggested decision-making policy. The research underscores the advantages of the proposed framework concerning its convergence rate and control performance. The results demonstrate that the DDPG-based overtaking strategy enables efficient and safe completion of highway driving tasks.

Originalspracheenglisch
Seiten (von - bis)951-968
Seitenumfang18
FachzeitschriftModelling
Jahrgang5
Ausgabenummer3
DOIs
PublikationsstatusVeröffentlicht - 15 Aug. 2024

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  • Modellierung und Simulation

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  • Mobility & Production

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  • 1 Abgeschlossen

  • DVS: Vehicle Dynamics

    Koglbauer, I. V. (Teilnehmer (Co-Investigator)), Lex, C. (Teilnehmer (Co-Investigator)), Shao, L. (Teilnehmer (Co-Investigator)), Semmer, M. (Teilnehmer (Co-Investigator)), Rogic, B. (Teilnehmer (Co-Investigator)), Peer, M. (Teilnehmer (Co-Investigator)), Hackl, A. (Teilnehmer (Co-Investigator)), Sternat, A. S. (Teilnehmer (Co-Investigator)), Schabauer, M. (Teilnehmer (Co-Investigator)), Samiee, S. (Teilnehmer (Co-Investigator)), Eichberger, A. (Teilnehmer (Co-Investigator)), Ager, M. (Teilnehmer (Co-Investigator)), Malić, D. (Teilnehmer (Co-Investigator)), Wohlfahrter, H. (Teilnehmer (Co-Investigator)), Scherndl, C. (Teilnehmer (Co-Investigator)), Magosi, Z. F. (Teilnehmer (Co-Investigator)), Orucevic, F. (Teilnehmer (Co-Investigator)), Puščul, D. (Teilnehmer (Co-Investigator)), Arefnezhad, S. (Teilnehmer (Co-Investigator)), Karoshi, P. (Teilnehmer (Co-Investigator)), Schöttel, C. E. (Teilnehmer (Co-Investigator)), Pandurevic, A. (Teilnehmer (Co-Investigator)), Harcevic, A. (Teilnehmer (Co-Investigator)), Wellershaus, C. (Teilnehmer (Co-Investigator)), Li, H. (Teilnehmer (Co-Investigator)), Mihalj, T. (Teilnehmer (Co-Investigator)), Kanuric, T. (Teilnehmer (Co-Investigator)), Gu, Z. (Teilnehmer (Co-Investigator)), Wallner, D. (Teilnehmer (Co-Investigator)), De Cristofaro, F. (Teilnehmer (Co-Investigator)), Soboleva, K. (Teilnehmer (Co-Investigator)), Nalic, D. (Teilnehmer (Co-Investigator)), Bernsteiner, S. (Teilnehmer (Co-Investigator)), Kraus, H. (Teilnehmer (Co-Investigator)), Zhao, Y. (Teilnehmer (Co-Investigator)), Bodner, J. (Teilnehmer (Co-Investigator)), Bui, D. T. (Teilnehmer (Co-Investigator)), Hirschberg, W. (Teilnehmer (Co-Investigator)), Plöckinger, M. (Teilnehmer (Co-Investigator)) & Khoshnood Sarabi, N. (Teilnehmer (Co-Investigator))

    1/01/11 → 31/12/24

    Projekt: Arbeitsgebiet

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