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초록·키워드
This paper proposes a lane change judgment method based on deep reinforcement learning considering rear vehicle deceleration. In existing autonomous driving, the lane change problem focuses on maintaining speed or avoiding collisions. However, an accident may occur if the deceleration of the vehicle behind is not considered when changing lanes. In this paper, the network was designed to solve the lane change problem by applying the DQN (Deep Q-Network) and the Deep Sets network. Moreover, the compensation was designed based on the maintained speed and deceleration of the rear vehicle. A four-lane vehicle-only road environment was implemented as a simulation and compared with the existing method. The proposed method maintained speed and lowered the deceleration rate of the rear vehicle compared with the existing method.
본문·목차
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