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基于分层强化学习的自动驾驶车辆掉头问题研究
被引量：
1
1
作者
曹洁
邵紫旋
侯亮
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022年第10期3008-3012,3045,共6页
调头任务是自动驾驶研究的内容之一,大多数在城市规范道路下的方案无法在非规范道路上实施。针对这一问题,建立了一种车辆掉头动力学模型,并设计了一种多尺度卷积神经网络提取特征图作为智能体的输入。另外还针对调头任务中的稀疏奖励问...
调头任务是自动驾驶研究的内容之一,大多数在城市规范道路下的方案无法在非规范道路上实施。针对这一问题,建立了一种车辆掉头动力学模型,并设计了一种多尺度卷积神经网络提取特征图作为智能体的输入。另外还针对调头任务中的稀疏奖励问题,结合分层强化学习和近端策略优化算法提出了分层近端策略优化算法。在简单和复杂场景的实验中,该算法相比于其他算法能够更快地学习到策略,并且具有更高的掉头成功率。
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关键词
分层强化学习
汽车掉头
稀疏奖励
近端策略优化
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职称材料
题名
基于分层强化学习的自动驾驶车辆掉头问题研究
被引量：
1
1
作者
曹洁
邵紫旋
侯亮
机构
兰州理工大学计算机与通信学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022年第10期3008-3012,3045,共6页
文摘
调头任务是自动驾驶研究的内容之一,大多数在城市规范道路下的方案无法在非规范道路上实施。针对这一问题,建立了一种车辆掉头动力学模型,并设计了一种多尺度卷积神经网络提取特征图作为智能体的输入。另外还针对调头任务中的稀疏奖励问题,结合分层强化学习和近端策略优化算法提出了分层近端策略优化算法。在简单和复杂场景的实验中,该算法相比于其他算法能够更快地学习到策略,并且具有更高的掉头成功率。
关键词
分层强化学习
汽车掉头
稀疏奖励
近端策略优化
Keywords
hierarchical
reinforcement
learning
car
u
-
turn
sparse
rewards
proximal
policy
optimization
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于分层强化学习的自动驾驶车辆掉头问题研究
曹洁
邵紫旋
侯亮
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022
1
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