基于分层强化学习的自动驾驶车辆掉头问题研究.
曹洁， 邵紫旋， 侯亮 - Application Research of Computers …, 2022 - search.ebscohost.com
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, 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 …
. 针对这一问题, 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 …
マルチエージェント深層強化学習を用いた片側一車線道路における追越行動の獲得
西佑希， 横山想一郎， 山下倫央… - 人工知能学会研究会資料 …, 2023 - jstage.jst.go.jp
In this study, we aim to acquire the overtaking behavior of automated vehicles by multi-agent
deep reinforcement learning in overtaking situations where there are oncoming vehicles, a …
deep reinforcement learning in overtaking situations where there are oncoming vehicles, a …
基于规则约束的深度强化学习智能车辆高速路场景下行驶决策.
王新凯， 王树凤， 王世皓 - Automobile Technology, 2023 - search.ebscohost.com
针对强化学习算法下智能车辆训练中动作选择过程随机性强, 训练效率低等问题,
提出了基于规则约束和深度Q 网络(DQN) 算法的智能车辆行驶决策框架, 将引入的规则分为与换 …
提出了基于规则约束和深度Q 网络(DQN) 算法的智能车辆行驶决策框架, 将引入的规则分为与换 …
基于深度学习的智能驾驶车辆路径仿真研究.
何倩， 仝武宁 - Journal of South-Central Minzu University …, 2022 - search.ebscohost.com
摘要基于深度强化学习技术研究了智能驾驶中的路径规划问题, 且在虚拟环境下进行了模拟分析
, 对提出的路径规划算法性能做了验证研究. 提出了一种改进的经验回放机制ERDDPG …
, 对提出的路径规划算法性能做了验证研究. 提出了一种改进的经验回放机制ERDDPG …