随着深度表征学习(deep representation learning)的发展,强化学习(RL)领域已经形成一个强大的学习框架,并且如今已经具备在高维环境中学习复杂策略的能力。本综述总结了深度强化学习(DRL)算法,并且对采用了(深度)强化学习方法的自动驾驶任务进行了分类,同时指出了自动驾驶智能体在现实世界的部署中遇到的关键计算性挑战
综述:基于深度强化学习的自动驾驶算法.docx,这几年随着深度表征学习的发展,强化学习领域也得到了加强。本文会对目前最先进的自动驾驶 DRL 算法进行汇总和分类。 01简介 自动驾驶系统(AD system),由多个级别的感知和控制任务组成,目前在感知方面,已经可以通过深度学习
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...
论文原文:《A Survey of Deep Learning Techniques for Autonomous Driving》看前文: 飘哥:飘哥翻译:综述自动驾驶中的深度学习(一)飘哥:飘哥翻译:综述自动驾驶中的深度学习(二) 卷积神经网络和递归神经…
5.2.3 基于深度学习的视觉和Lidar的目标级融合 · 目标级融合的网络模型 · 实例演示 6.自动驾驶技术之多目标跟踪 与雷达多目标跟踪相似的应用还有基于Lidar或者声呐的多目标跟踪,这类传感器提供的目标信息较少,因此提高数据关联 6.1 多目标跟踪基本概念与通用流程 ...
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。
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。
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...