综上所述,深度强化学习算法在自动驾驶中的应用研究为实现智能驾驶提供了新的思路和解决方案。通过将深度学习和强化学习相结合,自动驾驶系统能够更好地感知、决策和行动,从而实现更安全、高效和智能的驾驶体验。随着深度强化学习算法的不断发展和改进,相信自动驾驶技术将会迎来更大的突破和进步。
新加坡南洋理工大学吕辰在中国工程院院刊Engineering 2023年2月刊发表了题目为《人在回路的深度强化学习算法及其在自动驾驶智能决策中的应用》的研究性文章,开发了一种基于实时人类指导(Hug)的深度强化学习(DRL)方法,用于端到端自动驾驶案例中的策略训练。通过新设计的人类与自动化之间的控制转移机制,人类能够在模型训练...
作为最先进的人工智能算法之一,强化学习(RL)具有强大的自主探索及推理能力,在许多领域内展现了类人,甚至超越人类表现的巨大潜力。因此,其在自动驾驶领域,尤其是智能行为决策算法的开发中广受青睐。然而尽管如此,强化学习算法的进一步提升仍然面临着严...
由于机器学习智力和能力有限,它目前仍无法处理各种情况,因此不能在现实应用中完全取代人类.因为人类在复杂场景中表现出稳健性和适应性,所以将人类引入人工智能(AI)的训练循环并利用人类智慧进一步提升机器学习算法变得至关重要.本研究开发了一种基于实时人工指导(Hug)的深度强化学习(DRL)方法,用于端到端自动驾驶案例中的...