最后自动驾驶车的低级控制器跟踪最佳轨迹。 在最大熵IRL框架内,在拉斯维加斯500多小时专家驾驶演示的真实世界数据集上训练轨迹评分模型。DriveIRL的优点包括:由于只学习轨迹评分函数,设计简单,功能相对可解释,强大的真实数据驾驶性能。在拉斯维加斯大道验证了DriveIRL,并演示在交通繁忙的情况下完全自动驾驶,包括切入、前...
自动驾驶技术正在迅速发展,但要实现真正的自主驾驶,模型必须能够复杂且准确地模拟人类司机的行为。通过我的最近实验,我探索了基本的模拟学习,然后进一步探索逆强化学习等方法,目的是让自动驾驶模型不仅能模仿,更能深入理解驾驶的决策过程。 模拟学习的初步尝试 在进行VLM端到端自动驾驶系统实验时,我和我的团队首先利用专...
视频加载失败,可以 刷新 试试 00:00/00:00 评论 还没有人评论过,快来抢首评 发布 人工智能:利用逆强化学习训练AI自动驾驶(Inverse Reinforcement 汀人工智能技术 发布于:浙江省 2023.07.16 23:22 +1 首赞 收藏 人工智能:利用逆强化学习训练AI自动驾驶 推荐视频 已经到底了 热门视频 已经到底了 ...
1、为解决上述问题,本发明提供一种基于逆强化学习的自动驾驶选道决策方法和系统。 2、本发明收集自动驾驶选道决策任务中的专家轨迹,并在现有强化学习的行动器-评判器架构上,提出了一种用于自动驾驶选道决策的逆强化学习方法。本发明的技术方案是: 3、基于逆强化学习的自动驾驶选道决策方法,包含如下步骤: 4、s1.构...
研究具有广泛场景适应性的自动驾驶汽车的驾驶策略,对实现安全,舒适,和谐的自动驾驶至关重要.深度强化学习以其优异的函数逼近和表示能力,在驾驶策略学习方面展示了巨大潜力.但设计适用于各种复杂驾驶场景的奖励函数极具挑战性,驾驶策略的场景泛化能力亟待提升.针对复杂驾驶场景下的奖励函数难以设计问题,考虑人类驾驶行为偏好...
基于模型控制的深度强化学习算法研究 近些年来,深度强化学习在视觉、语音、自然语言处理、自动驾驶、无人机、控制机器人武器、游戏等各个领域都取得了显著成果,引起了学术界、工业界的广泛研究。然而,目前... 李东雨 - 大连理工大学 被引量: 0发表: 2020年 基于相对熵深度逆强化学习的自动驾驶系统及方法 本发明涉及...
基于相对熵深度逆强化学习的自动驾驶系统及方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于相对熵深度逆强化学习的自动驾驶系统及方法说明:本发明涉及一种基于相对熵深度逆强化学习的自动驾驶系统,包括:(1)客户端:显示驾驶策略;(2)...专利查询请上爱企查
1. 一种基于相对熵深度逆强化学习的自动驾驶系统,其特征在于,所述系统包括: 客户端:显示驾驶策略; 驾驶基础数据采集子系统:采集道路信息; 存储模块:与所述客户端及驾驶基础数据采集子系统连接并存储所述驾驶基础数据采 集子系统所采集到的道路信息; 其中,所述驾驶基础数据采集子系统采集道路信息并将所述道路信息传...
引言 自动驾驶技术正在迅速发展,但要实现真正的自主驾驶,模型必须能够复杂且准确地模拟人类司机的行为。通过我的最近实验,我探索了基本的模拟学习,然后进一步探索逆强化学习等方法,目的是让自动驾驶模型不仅能模仿,更能深入理解驾驶的决策过程。 模拟学习的初步尝试
本发明涉及一种基于相对熵深度逆强化学习的自动驾驶系统,包括:(1)客户端:显示驾驶策略;(2)驾驶基础数据采集子系统:采集道路信息;(3)存储模块:与客户端及驾驶基础数据采集子系统连接并存储驾驶基础数据采集子系统所采集到的道路信息;其中,驾驶基础数据采集子系统采集道路信息并将所述道路信息传输给客户端及存储模块,存...