Feb, 2018

深度强化学习有效元素：战术驾驶决策制定

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TL;DR本文提出了三个实用的组件，用于加速深度强化学习算法实现自主驾驶汽车的战术驾驶决策，并在真实驾驶模拟器中进行了评估，结果表明所提出的方案在安全、效率和舒适度方面表现更卓越。
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发现论文，激发创造
  • 在自主驾驶的战术决策中结合规划和深度强化学习

    该论文介绍了一种将规划和学习结合起来的决策框架，通过蒙特卡罗树搜索和深度强化学习，并将其应用于高速公路驾驶案例，并与基线方法进行比较。结果表明该框架综合了规划和学习的优势，能够更好地应对自动驾驶中具有挑战性的决策制定问题。

    May, 2019

  • 使用深度强化学习的自主驾驶顺序决策的分层体系结构

    本研究开发了一个多模态架构，包括自我周围环境的建模，并训练了一个深度强化学习代理，以在随机高速公路驾驶场景中实现一致的性能，将自主驾驶问题分成多层控制结构使我们能够将 AI 的能力分别用于解决每一层，最终实现更可靠的系统，可在实际的自动驾驶汽车中实现。

    Jun, 2019

  • 基于全面运营成本回报的深度强化学习自主卡车战术决策

    我们发展了一个深度强化学习框架，专门用于自动卡车的战术决策，尤其是自适应巡航控制和高速公路上的车道变换动作。

    Mar, 2024

  • 自主车辆运动规划深度强化学习调查

    本文研究了在自动驾驶车辆领域中，传感器技术、通信、安全、人工智能、机器学习、路线规划等多方面的应用，重点阐述了一种基于深度强化学习的层次运动规划方法，并以车跟、车道保持、轨迹跟踪、融合和交通压力等不同场景的自动驾驶为例，总结了现有解决方案的优缺点并提出未来研究方向和挑战。

    Jan, 2020

  • 深度强化学习自动驾驶决策的揭秘

    自适应驾驶决策中，深度强化学习模型的黑盒特性限制了实际应用，因此本研究工作关注一种基于注意力机制的可解释深度强化学习框架，并使用连续近端策略优化算法作为基准模型，在开源自适应驾驶仿真环境中加入了多头注意力机制。通过分析技术讨论模型的可解释性和因果关系，发现模型的第一个头部编码了邻近车辆的位置，而第二个头部则专注于领导车辆。此外，自车的动作在时空上受到目标车道上车辆的因果依赖。这些发现可帮助从业人员解读深度强化学习算法的结果。

    Mar, 2024

  • 针对各种模拟驾驶操作的深度强化学习自动驾驶的全面培训和评估

    本研究通过实现、评估和比较两种深度强化学习算法（Deep Q-networks 和 Trust Region Policy Optimization）来训练自动驾驶车辆，以及开发和应用奖励函数，并在基于模拟环境的高速公路自动驾驶训练平台中进行评估，结果显示 TRPO 算法在大多数情况下以及将多种驾驶演练和多种路况情况集成于一体的 ComplexRoads 训练环境中效果最佳。

    Jun, 2023

  • 端到端深度强化学习实现车道保持辅助

    本文提出了不同的深度强化学习方法用于自动驾驶，分别包括离散行动类别中的深度 Q 网络算法 (DQN) 和连续行动类别中的深度确定性演员 - 评论家算法 (DDAC)，并在 TORCS 模拟器中测试了其性能。

    Dec, 2016

  • 交通优化中的隐式感知：先进的深度强化学习技术

    通过采用深度强化学习从事自主驾驶车辆上的车辆跟随和变道模型，本论文探讨了解决构成道路阻塞的突发情况，提出了基于 Markov 决策过程和 MEC 辅助架构的综合决策控制系统，并通过 SUMO 模拟器和 OPENAI GYM 评估了该模型的性能，结果显示使用 ε-greedy 策略进行训练的 DQN 代理明显优于使用 Boltzmann 策略进行训练的代理。

    Sep, 2023

  • 自主驾驶的深度强化学习：一份综述

    本文综述了深度强化学习算法在自动驾驶任务上的应用，包括分类、验证、测试和强化现有强化学习算法解决方案的方法，还介绍了相关领域和挑战。

    Feb, 2020

  • 自主驾驶的深度强化学习框架

    研究利用深度强化学习提出了一个用于自动驾驶的框架，其中包含了包含循环神经网络的信息集成和关注模型用于减少嵌入式硬件的计算复杂度，并在 TORCS 仿真器中验证了其自主操纵能力

    Apr, 2017