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无人驾驶是汽车行业未来的发展方向,而决策模块是限制其发展的重要环节。由于强化学习是通过智能体与环境交互产生控制命令,同时考......
随着5G时代的来临和人工智能研究的发展,自动驾驶成为当下学术界、工业界和商业界备受关注的焦点。传统的驾驶策略模型,是通过人工......
随着社会与经济的快速发展,我国民用汽车保有量正在逐步增长,但这也导致了愈发严重的环境污染问题和道路安全问题。自主无人驾驶技......
自动驾驶算法仿真测试平台通过在计算机内模拟出各种情景下自动驾驶算法的对策,可在虚拟环境下对算法效果进行模拟测试.本论文在TO......
大多传统的无人车控制算法需要人为调整参数,需要算法设计精确规则,无法快速适应多种情况。针对上述问题,该文采用深度强化学习对......
随着神经网络的兴起,强化学习在许多传统游戏上的表现越来越好。然而这些表现并不能应用于自动驾驶当中,因为现实世界中的状态空间......
随着基础研究的深入，人们对于cAMP反应元件结合蛋白（cAMP response element binding protein，CREB）及其家族的功能了解越来越多。在多......
提出了一种基于递深度递归强化学习的自动驾驶策略模型学习方法,并在TORCS虚拟驾驶引擎进行仿真验真。针对Actor-Critic框架过估计......
本文中提出一种基于强化学习的无人车智能避障方法。鉴于无人车运动必须满足内外约束,包括汽车动力学约束和交通规则约束,且动作输......
提出一种基于强化学习的无人驾驶仿真方案,采用Deep Q-Learning算法,设置经验池来对驾驶策略进行学习,设计了控制策略和动作策略来......
无人驾驶技术是近来国内外研究的热点,对交通、军事领域有重要意义。无人车运动控制是无人驾驶研究的核心问题之一。无人车逐渐由......
