Jun, 2023

基于深度强化学习的 CARLA 模拟自动驾驶

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 安全导航：在 CARLA 中使用深度强化学习进行自主车辆训练

    自主驾驶汽车使用深度强化学习技术在不确定环境中进行决策，通过使用 CARLA 模拟器在真实城市环境中训练和测试自动驾驶模型，实现了准确的对象识别和距离估计以及有效的交通导航。

    Oct, 2023

  • 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

  • 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

  • 自主驾驶的安全多智能体强化学习

    本文介绍了一种利用深度强化学习解决自动驾驶问题的方案，不同于其他机器人任务，自动驾驶需要确保功能安全和在多个智能体情境下执行正确的决策，其中的主要挑战包括如何处理多个智能体的不确定行为，以及如何在 “Desires” 策略和难以控制的路径规划之间实现平衡。

    Oct, 2016

  • 一日学车

    本研究首次将深度强化学习应用于自动驾驶，通过模型自主探索学习一个仅需单目图像为输入的车道跟踪策略，并采用单一、易于获取的奖励措施：在无安全司机控制下行驶的距离。我们使用连续的、无模型的深度强化学习算法，并在车上执行所有探索和优化过程，为自动驾驶开发了一个新的框架，摆脱了对定义逻辑规则、制图和直接监督的依赖，同时也探讨该方法面对更广泛自动驾驶任务时的挑战和机会。

    Jul, 2018

  • 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

  • 城市自主驾驶的无模型深度强化学习

    本文提出了一个在复杂城市自主驾驶场景下使用无模型深度强化学习的框架，并在高清晰度驾驶模拟器中进行了验证。结果表明，与基线相比，我们的方法可以很好地解决任务，且表现显著优异。

    Apr, 2019

  • 具备深度强化学习的类人自动驾驶车辆跟随模型

    该研究提出了一种基于深度强化学习的类人自动车跟随规划框架，并通过创新的奖励函数和反应延迟考虑等方法，将人的驾驶行为映射到速度、相对速度和车辆间距离等状态空间，实现了精度更高的自动驾驶策略学习，具有较强泛化能力，可以为智能驾驶算法和交通流模型的发展提供帮助。

    Jan, 2019

  • 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