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、前车突然刹车以及酒店接送(dropoff/pickup)区...
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...
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...
自动驾驶：逆强化学习可以帮助自动驾驶汽车从观察到的行为中推断出任务目标和奖励信号，从而更好地完成驾驶任务。例如，在城市道路上，自动驾驶汽车需要根据交通规则和人类行为来决策。游戏智能：逆强化学习可以帮助游戏智能体从玩家的行为中学习任务目标和奖励信号，从而更好地完成游戏任务。例如，在一个战略游戏中，智能...
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 ...
逆强化学习（IRL）是一种算法，它在给定策略或操作示范的情况下，反向推导出马尔可夫决策过程（MDPs）的奖励函数。IRL允许智能体通过专家示范（expert trajectories）学习解决复杂问题。应用领域通常具有难以准确量化的奖励函数，而专家已能有效完成任务。自动驾驶是IRL的一个典型应用场景。假设目标是让智能体...
逆强化学习的应用范围很广泛,比如在自动驾驶领域中,可以使用逆强化学习来从人类驾驶员的行为中学习到驾驶员的驾驶策略,然后将这些策略应用于自动驾驶车辆中。逆强化学习还可以应用于机器人学习中,通过观察人类操作机器人的行为,可以推断出机器人在特定任务中的目标函数。
人工智能:利用逆强化学习训练AI自动驾驶 发布者:汀丶人工智能 2023-07-16 23:18:55 258 浙江 举报发送 发送弹幕请先登录 主播开小差了,也可能是直播已结束 刷新视频介绍 人工智能:利用逆强化学习训练AI自动驾驶 关键词: spring AI AI ai助手 AI运维 日志AI 分析AI ...
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: ...
简而言之,逆强化学习通过观察示例中的任务目标来学习任务的奖励函数。这种方法可以应用于各种任务,如自动驾驶、游戏等。作为一种机器学习技术,通过观察行为来推断一个智能体的目标函数,即智能体为了达到特定目标所采取的行动。小孩学习的例子也可以说明逆强化学习的原理: ...