基于分层强化学习的自动驾驶车辆掉头问题研究后印本

作者： 曹洁 ¹ 邵紫旋 ¹ 侯亮 ¹
作者单位：

1. 兰州理工大学计算机与通信学院
提交时间：2022-06-06 10:02:36

摘要: 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。针对这一问题文中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。另外文中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的学习到策略，并且具有更高的掉头成功率。

分层强化学习汽车掉头稀疏奖励近端策略优化

分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

期刊：

计算机应用研究

投稿状态： 已在期刊出版
引用： ChinaXiv:202206.00058 (或此版本 ChinaXiv:202206.00058V1)
DOI:10.12074/202206.00058V1
CSTR:32003.36.ChinaXiv.202206.00058.V1
科创链TXID： 0b901819-b1d2-430e-b2ee-4c281bbe9f72
推荐引用方式： 曹洁,邵紫旋,侯亮.基于分层强化学习的自动驾驶车辆掉头问题研究.计算机应用研究:https://chinaxiv.org/abs/202206.00058.[ChinaXiv:202206.00058V1] (点此复制)

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2022-06-06 10:02:36

ChinaXiv:202206.00058V1

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