深度强化学习在无人驾驶底层决策控制中的研究

"该资源是一篇关于无人驾驶智能决策控制的研究，特别是基于深度强化学习的算法在无人驾驶底层决策控制中的应用。作者左思翔在哈尔滨工业大学的硕士论文中探讨了这一主题，指导教师为朱晓蕊教授。论文关注点在于局部规划，尤其是如何根据环境信息训练智能体（车辆）进行转向、油门和刹车等基本控制决策。" 在无人驾驶领域，智能决策控制是核心技术之一，它涉及到全局规划和局部规划两个关键部分。全局规划是通过各种优化算法在全局地图上寻找最佳路径，如蚁群算法、人工势场法和Dijkstra或A*算法。而局部规划则处理车辆当前行驶区域内的即时决策，包括高层决策（如跟随、换道、并线）和底层决策（转向、加速、制动）。 本文重点在于局部规划的研究，特别是针对仿真环境TORCS平台上的无人驾驶底层决策控制问题。作者采用深度强化学习作为解决方法，这是一种结合人工智能和机器学习的技术，能通过与环境的交互不断优化决策策略。深度强化学习中的代表性算法，如数据聚集（DAgger）和深度确定性策略梯度算法（Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG），被用于训练无人驾驶车辆如何根据实时环境信息做出最佳决策。 左思翔的硕士学位论文深入探讨了这些算法的理论基础和实践应用，旨在提高无人驾驶车辆在复杂环境下的自主决策能力。通过深度强化学习，智能体能够学习到复杂环境中的模式和规律，从而在没有明确编程的情况下自我适应并优化决策过程。 这篇论文的研究成果对无人驾驶技术的发展具有重要意义，它不仅推动了智能决策控制领域的理论研究，也为实际应用提供了可行的解决方案，有望在未来无人驾驶系统的设计和优化中发挥重要作用。