而深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)的出现,为自动驾驶控制策略的制定提供了新的思路。 深度强化学习结合了深度学习和强化学习的优点,通过深度神经网络提取环境特征,再利用强化学习算法进行决策。在自动驾驶中,DRL可以学习如何根据当前的环境状态(如车道位置、可行驶区域、交通信号灯状态等)以及代理的动作(如...
文章对于 RL 和 DRL 的算法进行了综合性的概述,这里不做详细的解释,建议系统性的学习这些算法。 自动驾驶任务中的强化学习 在自动驾驶中,RL 可以完成的任务有:控制器优化、路径规划和轨迹优化、运动规划和动态路径规划、为复杂导航任务开发高级驾驶策略、高速公路、交叉路口、合并和拆分的基于场景的策略学习,预测行人...
文章对于 RL 和 DRL 的算法进行了综合性的概述,这里不做详细的解释,建议系统性的学习这些算法。 自动驾驶任务中的强化学习 在自动驾驶中,RL 可以完成的任务有:控制器优化、路径规划和轨迹优化、运动规划和动态路径规划、为复杂导航任务开发高级驾驶策略、高速公路、交叉路口、合并和拆分的基于场景的策略学习,预测行人...
文章对于 RL 和 DRL 的算法进行了综合性的概述,这里不做详细的解释,建议系统性的学习这些算法。 自动驾驶任务中的强化学习 在自动驾驶中,RL 可以完成的任务有:控制器优化、路径规划和轨迹优化、运动规划和动态路径规划、为复杂导航任务开发高级驾驶策略、高速公路、交叉路口、合并和拆分的基于场景的策略学习,预测行人...
自动驾驶任务中的强化学习 在自动驾驶中,RL 可以完成的任务有:控制器优化、路径规划和轨迹优化、运动规划和动态路径规划、为复杂导航任务开发高级驾驶策略、高速公路、交叉路口、合并和拆分的基于场景的策略学习,预测行人、车辆等交通参与者的意图,并最终找到确保安全和执行风险估计的策略。
自动驾驶任务中的强化学习 在自动驾驶中,RL 可以完成的任务有:控制器优化、路径规划和轨迹优化、运动规划和动态路径规划、为复杂导航任务开发高级驾驶策略、高速公路、交叉路口、合并和拆分的基于场景的策略学习,预测行人、车辆等交通参与者的意图,并最终找到确保安全和执行风险估计的策略。