深度强化学习在无人驾驶智能决策中的应用研究

该资源主要涉及的是一个关于网络结构设计的研究，特别是针对深度学习在无人驾驶智能决策控制中的应用。文章提到了将Altium Designer原理图转换为Cadence原理图的操作，同时深入探讨了两种深度强化学习算法——DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）及其改进版DDPGwD（可能是DDPG with Demonstrations的缩写）。 在5.2章节中，作者搭建了一个用于算法验证的平台，选择了DDPG和DAgger算法作为对比，以便于仿真实验。DDPG和DDPGwD算法的核心是神经网络结构，这两种算法都包含四个网络组件：演员网络（Actor Network）、评论家网络（Critic Network）以及各自的目标网络。目标网络与原始网络结构相同，但用作学习过程中的稳定参考。作者提到的神经网络结构可能类似于在第三章中描述的，它对于智能体的决策制定至关重要。 论文作者左思翔在哈尔滨工业大学深圳研究生院攻读工学硕士学位，其导师为朱晓蕊教授，研究方向为控制科学与工程。论文的主要贡献在于结合深度强化学习解决无人驾驶的决策控制问题，通过分析和比较DDPG和DAgger算法，探索如何使无人驾驶车辆更好地做出智能决策。 DDPG算法是一种基于 Actor-Critic框架的深度强化学习算法，它通过连续动作空间中的确定性策略梯度来优化智能体的行为。DDPGwD可能是对DDPG的扩展，可能引入了示教数据以改进学习过程，这在处理无人驾驶这类复杂决策问题时尤其有用。 在无人驾驶领域，决策控制问题包括但不限于路径规划、避障、速度控制等，这些都需要快速、准确且适应性强的决策机制。深度强化学习能够从环境反馈中自我学习和改进，因此在解决这类问题时显示出巨大潜力。通过模拟和实验，作者可能已经展示了DDPG和DDPGwD在模拟驾驶环境中的性能，以验证算法的有效性和适应性。