基于安全强化学习的环形交叉口多车协同决策方法

本发明提供一种基于安全强化学习的环形交叉口多车协同决策方法，包括：搭建构成多智能体强化学习模型；每个智能体通过环形交叉口自动驾驶仿真环境获取自身车辆状态信息以及感知范围内其他周围车辆的状态信息；构建自注意力网络，将每个智能体的状态空间作为输入，输出经过注意力加权后的状态空间；将经过注意力加权后的状态空间输入action网络和critic网络，输出所有智能体的执行动作；基于优先级列表对所有智能体的执行动作进行行车风险评估，得到修正后的安全动作，继续优化多智能体强化学习模型至完全收敛；应用完全收敛的多智能体强化学习模型进行环形交叉口多车协同决策。本发明的方法提高了环形交叉口的整体交通效率和安全性。