无人驾驶汽车避障dqn

DQN是深度强化学习领域的一个算法，可以用于无人驾驶汽车的避障任务。在避障任务中，无人驾驶汽车需要根据环境中的障碍物信息来做出决策，例如向左转、向右转或者继续前进等。DQN算法可以学习到一个价值函数，该函数可以将当前状态映射到采取不同动作所获得的长期奖励的期望值。通过不断地更新价值函数，无人驾驶汽车可以逐步学习到如何在复杂的环境中做出正确的决策，从而实现避障任务。同时，DQN算法还可以通过经验回放和目标网络等技术来提高学习效率和稳定性。