Oct, 2018

自动驾驶基于强化学习和深度学习的车辆横向控制

PDF
TL;DR本文研究基于深度学习和强化学习方法的视觉自主驾驶技术，提出了一种将视觉控制系统拆分为感知模块和控制模块的方法，并针对数据效率提出了基于 TORCS 的深度强化学习模拟环境。实验结果表明，感知模块表现良好，控制器实现了对车辆的良好控制。
autonomous drivingdeep learningreinforcement learningvisual perceptiontorcs
发现论文，激发创造
  • 运用深度强化学习解决实际自动驾驶问题

    使用深层强化学习训练神经网络来实现自动驾驶规划栈中的控制系统，不仅使模拟环境中的自动驾驶汽车能够在没有障碍物的情况下平稳、安全地行驶，在真实世界城市中也能表现出良好的泛化能力。

    Jul, 2022

  • 面向基于视觉的深度强化学习的机器人运动控制

    本文介绍了一种基于机器学习的系统，用于仅基于视觉感知控制机器人操作器。首次展示了只从原始像素图像学习机器人控制器的能力，而不需要对配置有任何先前知识。我们建立在最近深度强化学习的成功基础之上，并开发出一种利用外部视觉观察学习三关节机器人操作器目标到达的系统。经过在仿真中的训练后，Deep Q 网络（DQN）被证明能够执行目标到达。将网络转移到真实硬件和真实观察的朴素方法失败了，但实验证明在用合成图像代替相机图像时，网络可以正常工作。

    Nov, 2015

  • 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

  • 视觉先见：基于模型的深度强化学习在基于视觉的机器人控制中的应用

    本文提出了一种实用于实际机器人任务 -- 如机器人操作 -- 的深度强化学习算法，并在无人监督的情况下使用自我监督的基于模型的方法来训练预测模型，通过选择指定像素、目标图像或图像分类器作为目标设定方法，探索实现前所未见的任务和物体的普遍泛化。

    Dec, 2018

  • 自主驾驶的深度强化学习

    本研究旨在利用深度确定性策略梯度算法来应对自主驾驶中复杂的状态和行动空间，我们选择 The Open Racing Car Simulator (TORCS) 来模拟实验环境，并选择适宜的传感器信息设计奖励机制并建立 DPPG 模型，实验结果表明模型在多种场景下均取得了良好的效果。

    Nov, 2018

  • 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

  • 基于深度强化学习的实际驾驶环境离散控制

    本篇研究提出了一个基于真实驾驶环境的 MDP 框架，使用多智能体学习算法来实现对自动驾驶车辆的训练，并提出了可靠的初始化、数据增强和训练技术来实现最小化的视频数据和培训，最终在 TORCS 虚拟驾驶环境中得到了验证。

    Nov, 2022

  • 基于激光雷达的端到端强化学习自主赛车

    该研究使用强化学习算法开发和训练了一个代理机器人，在模拟环境中利用激光和速度数据导航赛车，并在真实赛车场景中进行了实验评估，展示了强化学习算法在提高自主驾驶赛车性能方面的可行性和潜在优势。

    Sep, 2023

  • 基于深度强化学习的 CARLA 模拟自动驾驶

    本论文基于强化学习（RL）与 Deep Q-Learning 框架以及 CARLA 仿真环境，探索了一种实现自动驾驶车辆在高速行驶时保持车道并避让其他车辆的策略，以提高交通安全性。

    Jun, 2023

  • 强化学习在车载系统中的统一自动控制

    本文提出了一种简化的车辆微观模拟方法，并使用深度强化学习优化了具有不同车辆组成的六个交通系统的控制策略，发现了类似于波浪消减、交通信号和匝道计量等的多种新行为，并分析了这些行为以获得可解释的控制策略。

    Jul, 2022