深度强化学习 自动驾驶 代码 汽车自动驾驶代码 概述 util.cc/.h是planning模块下的common/util路径下 根据路径和命名也可以看出 util.cc其实就是实现了一些planning中会用到的一些辅助工具,util这个文件夹在很多工程中都可以看到,都是存放一些辅助功能的实现代码。 从代码来看util.cc主要是实现: 1.判断当前反馈的车...
深度强化学习在自动驾驶领域代码实践 · 3篇 gym库中MountainCar-v0环境的使用: importgym env=gym.make('MountainCar-v0')env.reset()done=Falsewhilenotdone:action=2# 0, 1, 2new_state,reward,done,_=env.step(action)print(new_state)env.render()env.close() 环境离散化函数,这里离散化为[20, 20]...
下面为利用DQN解决gym中MountainCar-v0问题的python代码,需要有一点深度学习的基础,最后注意模型保存的判断条件; 在保存好模型之后,可以用我这里提供的第二个代码验证模型的效果。 # python3.7 其他大部分版本也可以# pip install gym==0.12.4# 在tensorflow1.14.0/1.15.0/2.4.0上均测试通过# 导入所需要的库from...
以下代码在实现训练Q表的同时,记录训练过程中各个参数的变化情况。 importgymimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt env=gym.make("MountainCar-v0")# Q-Learning settingsLEARNING_RATE=0.1DISCOUNT=0.95EPISODES=25000SHOW_EVERY=1000# Exploration settingsepsilon=1# not a constant, qoing to be decayedSTART...