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Synthesizing voluntary lane-change policy using control improvisation

机译：利用即兴控制综合自愿改变车道的政策

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In this work, we propose control improvisation to synthesize voluntary lane-change policy that meets human preferences under given traffic environments. We first train Markov models to describe the lane-change environment for an automated vehicle under assumed traffic patterns. Parameters in the environment model are trained using traffic data and calibrated using control improvisation. Then, based on human lane-change behavior, we train a voluntary lane-change policy using explicit-duration Markov decision process. Parameters in the lane-change policy are calibrated through control improvisation to allow an automated car to voluntarily change lanes while avoiding overly frequent lane-change maneuvers under various traffic environments.
机译：在这项工作中，我们建议进行即兴控制，以综合考虑在给定交通环境下符合人类偏好的自愿性车道变更政策。我们首先训练马尔可夫模型来描述假定交通模式下自动车辆的车道变换环境。环境模型中的参数使用交通数据进行训练，并使用即兴控制进行校准。然后，基于人类车道变更行为，我们使用显式持续时间马尔可夫决策过程训练了自愿的车道变更策略。换道策略中的参数通过即兴控制进行校准，以允许自动驾驶汽车自愿换道，同时避免在各种交通环境下过分频繁的换道操作。

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