自主车辆的控制策略需要操纵一系列执行器,比如方向盘,油门和刹车(暂时不考虑其他的执行器)。有一点需要注意的是,这些控制器都是在连续空间中运行的,而大多数 DRL 控制器属于离散空间。因此我们需要选择合适的时间步长。 奖励 为自动驾驶的 DRL 代理设计奖励函数仍然是一个悬而未决的问题。AD 任务的标准示例包括:向...
自动驾驶技术的迅速发展,离不开强化学习(RL)领域的进步。本文基于2021年的一篇前沿综述《Deep Reinforcement Learning for Autonomous Driving: A Survey》,对当前先进的自动驾驶深度强化学习(DRL)算法进行系统总结与分类。自动驾驶系统由感知、场景理解、定位与建图、规划与策略制定、控制等模块组成。感知...
深度强化学习(DRL)简介与常见算法(DQN,DDPG,PPO,TRPO,SAC)分类 简单介绍深度强化学习的基本概念,常见算法、流程及其分类(持续更新中),方便大家更好的理解、应用强化学习算法,更好地解决各自领域面临的前沿问题。欢迎大家留言讨论,共同进步。 (PS:如果仅关注算法实现,可直接阅读第3和4部分内容。) 1. 强化学习 Reinf...