【摘 要】
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随着计算机技术和人工智能的飞速发展,无人驾驶车辆成为了一个新的热点。提出了一种自动小车的验证模型来模拟无人车,并验证了深度Q值网络（deep Q network,DQN）算法对自动小车
【机 构】
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南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044
【基金项目】
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上海市北斗导航与位置服务重点实验室开放基金;江苏省大学生创新训练项目重点项目(201610300033)资助
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随着计算机技术和人工智能的飞速发展,无人驾驶车辆成为了一个新的热点。提出了一种自动小车的验证模型来模拟无人车,并验证了深度Q值网络（deep Q network,DQN）算法对自动小车的控制。该算法使用了强化学习和神经网络技术,能够在缺乏先验知识的情况下,根据获取的传感器信息训练神经网络,然后做出正确的决策,实现对车辆的控制,达到躲避障碍物的效果。此外,通过在模拟环境下的实验验证了DQN算法对自动小车的控制效果。实验结果表明,经过一定时间的训练,DQN算法可以有效的控制自动小车。
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