Jan, 2024
自主 Formula SAE 车辆的局部路径跟踪的深度强化学习
Deep Reinforcement Learning for Local Path Following of an Autonomous Formula SAE Vehicle
Harvey Merton, Thomas Delamore, Karl Stol, Henry Williams
TL;DR使用深度强化学习(DRL)和逆强化学习(IRL)将局部观察到的锥体位置映射到期望的转向角度以进行赛道跟踪。两种先进算法,软演员批评(SAC)和对抗逆强化学习(AIRL),在代表性模拟中训练模型。在仿真和现实世界中进行的测试表明,这两种算法都可以成功训练用于局部路径跟踪的模型。提出了未来工作的建议,以使这些模型能够适用于完整的 Formula:SAE 车辆。