【摘 要】
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随着人工智能的发展,自动驾驶领域的研究也日益壮大。深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)方法是该领域的主要研究方法之一。其中,安全探索问题是该领域的一个研究热点。然而,大部分DRL算法为了提高样本的覆盖率并没有对探索方法进行安全限制,使无人车探索时会陷入某些危险状态,从而导致学习失败。针对该问题,提出了一种基于动作约束的软行动者-评论家算法(Constrained Soft Actor-critic,CSAC),该方法首先对环境奖赏进行了合理限制。无人车动作转角过大
【机 构】
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苏州大学计算机科学与技术学院,苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室,吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室,软件新技术与产业化协同创新中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61772355,61702055,61502323,61502329),江苏省高等学校自然科学研究重大项目(18KJA520011,17KJA520004),吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室资助项目(93K172014K04,93K172017K18),苏州市应用基础研究计划工业部分(SYG201422),江苏高校优势学科建设工程资助项目。
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随着人工智能的发展,自动驾驶领域的研究也日益壮大。深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)方法是该领域的主要研究方法之一。其中,安全探索问题是该领域的一个研究热点。然而,大部分DRL算法为了提高样本的覆盖率并没有对探索方法进行安全限制,使无人车探索时会陷入某些危险状态,从而导致学习失败。针对该问题,提出了一种基于动作约束的软行动者-评论家算法(Constrained Soft Actor-critic,CSAC),该方法首先对环境奖赏进行了合理限制。无人车动作转角过大
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