檢視基于深度强化学习的自动驾驶控制系统的原始碼

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|<center><img src=https://p5.itc.cn/q_70/images03/20230630/4edfaff9ace04109ad671f87409586bc.png width="310"></center>
<small>[https://www.sohu.com/a/692675990_121118938 来自 搜狐网 的图片]</small>
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'''基于深度强化学习的自动驾驶控制系统'''据[[统计]]近年来我国由人为因素造成的交通事故占比高达94%，能实现无疲劳驾驶、无分心驾驶的自动驾驶技术愈发重要。自动驾驶领域中控制汽车行进的方向和速度是核心问题，但是传统无人车控制算法的泛化性能并不强，难以完成一些复杂的任务，随着科技的发展能直接建立端到端控制系统的深度强化学习逐渐被应用到自动驾驶控制系统中，深度强化学习免去了传统算法需要建模的一系列过程，同时还具备不断学习从而实时更新的能力，利用深度强化[[学习]]构建的无人驾驶控制系统普遍具有良好的泛化性能。本作品首先介绍了难点与创新点，进行了可行性分析，随后研究了集成DDPG的深度强化学习算法，在仿真平台TORCS进行架构设计，最后进行仿真环境下的实验，实验表明集成DDPG相比DDPG得到的奖励值更高且训练过程更稳定。本作品设计了能够在真实环境下进行测试的智能车<ref>[https://roll.sohu.com/a/625668585_589332 一文盘点智能汽车的发展趋势及主流技术]，搜狐，2023-01-06</ref>平台，由于真实环境下各类因素较为复杂，所以本作品首先对采集到的图像进行语义分割，然后将该算法移植到智能车平台上，测试了该算法的学习能力与泛化能力，最终[[结果]]表明本作品采用的算法设计的智能小车在道路上表现良好。