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基于深度强化学习的自动驾驶技术研究
作者姓名:杨霄  李晓婷
作者单位:北方自动控制技术研究所军种指控系统研发部
摘    要:传统的自动驾驶行为决策算法需要人为设定复杂的规则,从而导致车辆决策时间长、决策效果不佳、对于新的环境不具有适应性,而强化学习作为近年来机器学习和智能控制领域的主要方法之一,车辆仅通过与环境交互便可以学习到合理、有效的策略。本文基于DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)算法,通过设计合理的奖励函数、深度卷积网络、探索策略,在Carla模拟器中实现指定路线的自动驾驶。

关 键 词:自动驾驶  深度强化学习  行为决策
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