DDPG算法在实现无人车快速控制的研究

作     者：朱坚 宋晓茹 高嵩 高泽鹏 ZHU Jian;SONG Xiao-ru;GAO Song;GAO Ze-peng

作者机构：西安工业大学电子信息工程学院西安710021 

基　　金：陕西省重点研发计划项目(2019GY-072) 陕西省教育厅专项科研计划项目(17JK0369) 

出 版 物：《自动化与仪表》 (Automation & Instrumentation)

年 卷 期：2021年第36卷第1期

页      码：31-35页

摘      要：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无人车的方向、速度和刹车三方面进行控制,让无人车自主学习,自主调参。该文重点通过改进OU噪声信号和设计网络结构,实现对无人车的快速控制。在TORCS无人车模拟器的仿真结果表明,改进后的方法误差曲线可以快速的收敛,有效解决了传统无人车控制耗时耗力的问题,对无人车的控制研究有重要的意义。

主 题 词：无人车 深度强化学习 TORCS OU噪声 网络结构 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.19557/j.cnki.1001-9944.2021.01.008

馆 藏 号：203101731...