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      智能車輛深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的模型遷移軌跡規(guī)劃方法

      余伶俐; 邵玄雅; 龍子威; 魏亞東; 周開軍 中南大學(xué)自動化學(xué)院; 湖南長沙410083; 湖南商學(xué)院計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院; 湖南長沙410205

      關(guān)鍵詞:路徑規(guī)劃 智能車輛 強(qiáng)化學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 車輛模型 

      摘要:針對智能駕駛車輛傳統(tǒng)路徑規(guī)劃中出現(xiàn)車輛模型跟蹤誤差和過度依賴問題,提出一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的模型遷移的智能駕駛車輛軌跡規(guī)劃方法.首先,提取真實(shí)環(huán)境的抽象模型,該模型利用深度確定性策略梯度(DDPG)和車輛動力學(xué)模型,共同訓(xùn)練逼近最優(yōu)智能駕駛的強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型;其次,通過模型遷移策略將實(shí)際場景問題遷移至虛擬抽象模型中,根據(jù)該環(huán)境中訓(xùn)練好的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型計(jì)算控制與軌跡序列;而后,根據(jù)真實(shí)環(huán)境中評價(jià)函數(shù)選擇最優(yōu)軌跡序列.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法能夠處理連續(xù)輸入狀態(tài),并生成連續(xù)控制的轉(zhuǎn)角控制序列,減少橫向跟蹤誤差;同時(shí)通過模型遷移能夠提高模型的泛化性能,減小過度依賴問題.

      控制理論與應(yīng)用雜志要求:

      {1}原稿中圖、表集中附于文后,分別按其在正文中出現(xiàn)的先后次序連續(xù)編碼。每幅圖表應(yīng)冠有圖(表)題。說明性的文字應(yīng)置于圖(表)下方注釋中,并在注釋中標(biāo)明圖表中使用的全部非公知公用的縮寫。

      {2}3個(gè)月內(nèi)未接到用稿通知,作者可自行處理。

      {3}來稿所涉及的課題如屬于基金資助項(xiàng)目,應(yīng)于文題頁左下方加以注釋,并附基金證書復(fù)印件。

      {4}正文標(biāo)題:內(nèi)容應(yīng)簡潔、明了。標(biāo)題層次一級標(biāo)題用“一、二、……”來標(biāo)識,二級標(biāo)題用“(一)、(二)、……”來標(biāo)識,三級標(biāo)題用“1.2.”來標(biāo)識,四級標(biāo)題用“(1)(2)”來標(biāo)識。一般不宜超過4層。

      {5}注釋均采用當(dāng)頁腳注連排,標(biāo)號為①、②、③……

      注:因版權(quán)方要求,不能公開全文,如需全文,請咨詢雜志社

      控制理論與應(yīng)用

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