本發(fā)明屬于自動駕駛控制方法技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于強化學(xué)習(xí)的智能自動駕駛控制方法,通過使用開源的物理引擎PyBullet建立模擬環(huán)境,設(shè)計以圈速為評價標準的自動駕駛賽車任務(wù),完成一圈賽道的自動駕駛,并且不發(fā)生任何碰撞,建立一個基于URDF模型的剛體汽車模型,并利用汽車模型模擬激光雷達的輸入;將設(shè)計的任務(wù)轉(zhuǎn)化為一個部分可觀測的馬爾可夫決策過程;基于python語言,利用Tensorflow框架,建立Dreamer算法模型;對輸入的激光雷達信息進行預(yù)處理等處理過程,實現(xiàn)自動駕駛算法的快速訓(xùn)練,不需要設(shè)計復(fù)雜的控制策略和調(diào)試控制參數(shù),且具有良好的泛化性和遷移性,可以適應(yīng)不同的模擬與現(xiàn)實環(huán)境,有良好的自動駕駛效果。
聲明:
“基于強化學(xué)習(xí)的智能自動駕駛控制方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)