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深度强化学习算法在车辆车道保持中的应用【matlab/Carla仿真】_carla matlab
作者：2023面试高手 | 2024-02-16 06:05:15
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carla matlab
一、内容简介
车道保持是实现车道保持的基本任务，对车辆车道保持进行研究具有一定的学术意义和工程价值。 当前的车道保持算法都是基于两段法实现，a 对车道线进行识别，b 通过控制算法计算获得车辆的控制量，且该方法比较死板，算法没有足够的自学性能。
深度学习拥有强大的拟合性能，强化学习则是让智能体在环境中进行试错尝试，根据环境给予的反馈来学习自己的策略，深度强化学习同时拥有强大的拟合性能和自学性能。
二、核心算法和过程
在强化学习中，智能体（Agent）与环境不断进行交互（在本文的车道保持自学习算法中，智能体即被训练的智能体车辆）。Agent 了解外部环境的状态和反馈的回报，并进行学习和决策。 Agent 的决策功能即是根据外部环境的状态采取不同的行动。Agent 的学习功能是在与环境不断交互的过程中，根据外部环境的反馈调整相应的策略。环境是agent 之外的一切，它在 agent 执行相应动作的后得到下一状态并反馈给 agent 对应的奖励。即智能体(agent)可以通过外界的环境状态(state)和反馈的(reward)来进行学习和决策。
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