深度强化学习在无人驾驶底层决策控制中的研究
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更新于2024-08-06
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"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。
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李_涛
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