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 arXiv上傳于2021年10月11日的論文 “Addressing crash-imminent situations caused by human driven vehicle errors in a mixed traffic stream: a model-based reinforcement learning approach for CAV“，作者來自普渡大學的網聯自動化交通中心（Center for Connected and Automated Transportation，CCAT)，其中一個是從CMU的機器人研究所（RI）來的訪問教授。

本文也是研究混合交通流，即網聯自動駕駛車 (CAV)、人類駕駛汽車 (HDV) 和網聯人類駕駛車輛 (CHDV)組成，最近這種研究方向的論文不常見。

本文開發一個簡單的基于模型的強化學習 (RL) 系統，部署在 CAV上生成預測和避免HDV引起碰撞的軌跡。該模型涉及端到端的數據驅動方法，包含基于深度學習的運動預測模型和通過MPC的快速軌跡規劃算法。

這個系統不需要車輛動力學的物理環境先驗知識或假設，是一種可以部署在任何類型車輛（例如卡車、公共汽車、摩托車等）的通用方法。在 CARLA 模擬器進行多個即將發生碰撞場景的訓練和測試。

大家認為有車聯網（V2X）的網聯自駕車（CAV） 是實現零事故的關鍵。不過，仍然需要很多安全緊要的場景數據，往往這個比較稀少缺乏。

基于模型的強化學習（RL）利用數據估計狀態轉換模型，然后根據估計模型進行規劃。 這種組合方法從兩種方法中獲益：數據/訓練的高效和模型不可知性。

一般來說，用于AV軌跡規劃的基于模型RL方法包含2個模塊：狀態預測和路徑規劃。 狀態預測作為對物理環境的估計，專門解決從先前信息推理未來狀態的問題。 換句話說，它根據歷史軌跡“告訴”周圍目標在不久的將來（預測范圍）將達到的狀態（位置、速度、加速度等）。

這里狀態預測模塊是基于神經網絡結構，實驗中測試了三種模型，包括3-layer fully connected neural network (FCN), single layer long short-term memory network (LSTM), single layer FCN (linear regression)。因為周圍車輛的變化，采用分散預測模式，而不是中心化模式，即每個智體有不同的狀態預測模型。

路徑規劃建立在狀態預測模型之上。由于狀態預測不完美，規劃模塊應該穩健地輸出安全路徑來阻止錯誤傳播。其次，規劃模塊應該適應高動態場景，特別是在新智體出現的情況下（行人突然橫穿馬路或周圍車輛激進變道）。

模型預測控制 (MPC) 是一種常見的控制方法，一種滿足上述這兩個標準的通用方法。關鍵思想是在每個時間步“重規劃”，只執行當前最優軌跡的第一步。由于每個時間步評估動作的可行性，該方法能夠處理快速變化的場景。

經典 MPC 試圖將規劃問題表述為具有“給定”物理環境模型（系統動力學）的復雜優化問題。在基于模型RL 設置中，作者把MPC 與數據驅動的狀態預測模塊結合，用快速簡單的規劃算法代替復雜優化算法。所提出方法的優點包括：數據高效、模型可解釋、穩定和跨場景遷移（穩健）。

MPC的規劃方法包括4個步驟：

• (1) 每個時間步生成 序列，每個序列包含ℎ個動作，其中 是測試軌跡數，ℎ是規劃范圍。
• (2) 每個軌跡，依次將總ℎ動作輸入狀態預測模型，計算每一步的未來狀態和成本。
• (3) 匯總每個軌跡的成本。
• (4) 選取累積成本最低的軌跡，執行該軌跡的第一個動作。

整個端到端算法如下所示：

該端到端算法包含 3 個主要階段：預熱階段（收集數據）； 訓練階段（估計狀態預測模型）和路徑規劃階段（避免碰撞）。 這 3 個步驟遵循基于模型 RL 方法的過程：收集經驗、估計模型和用估計模型進行規劃。 測試（規劃）階段的經驗可被加入重放內存，重新訓練模型，保證部署之后仍然可以改進模型。

如圖所示是2 種碰撞緊要情況：主要源于圖中灰色車輛的非法或侵略性變道；紅色車輛處于灰色車輛的盲點，這種情況在現實世界中會出現。

在CARLA中模擬4 輛車，如圖所示：黃色車輛代表“有故障”的 HDV，而 CAV 為紅色。

圖中黃色 HDV 希望超車越過灰色車輛，但未能識別其盲點中的紅色車輛 (CAV)。這種激進的變道可能會導致碰撞，尤其是在駕駛環境緊湊的情況下（CAV 不能用力剎車，因為這會導致與藍色 HDV 發生追尾）。需要 CAV 產生一系列機動，避免系統崩潰。在模擬中，還建立黃色 HDV 從左側超車的場景，可能導致和右側 CAV 的側面碰撞。

模擬步長為0.05s/step（或20step/s），黃色HDV的激進超車動作是通過Logitech G27 Racing Wheel手動駕駛生成。另外，作者開發了一個 Open AI gym 與 Python API 的接口連接 CARLA 模擬器。

如下是不同駕駛速度下成功避撞的實驗結果比較：