摘要：针对目前人群疏散方法中机器人灵活性低、场景适应性有限与疏散效率低的问题,提出一种基于深度强化学习的机器人疏散人群算法。利用人机社会力模型模拟突发事件发生时的人群疏散状态,设计一种卷积神经网络结构提取人群疏散场景中复杂的空间特征,将传统的深度q网络与长短期记忆网络相结合,解决机器人在学习中无法记忆长期时间信息的问题。实验结果表明,与现有基于人机社会力模型的机器人疏散人群方法相比,该算法能够提高在不同仿真场景中机器人疏散人群的效率,从而验证了算法的有效性。

摘要：针对目前基于机器学习的自动驾驶运动规划需要大量样本、没有关联时间信息,以及没有利用全局导航信息等问题,提出一种基于深度时空q网络的定向导航自动驾驶运动规划算法。首先,为提取自动驾驶的空间图像特征与前后帧的时间信息,基于原始深度q网络,结合长短期记忆网络,提出一种新的深度时空q网络;然后,为充分利用自动驾驶的全局导航信息,在提取环境信息的图像中加入指向信号来实现定向导航的目的;最后,基于提出的深度时空q网络,设计面向自动驾驶运动规划模型的学习策略,实现端到端的运动规划,从输入的序列图像中预测车辆方向盘转角和油门刹车数据。在Carla驾驶模拟器中进行训练和测试的实验结果表明,在四条测试道路中该算法平均偏差均小于0.7 m,且稳定性能优于四种对比算法。该算法具有较好的学习性、稳定性和实时性,能够实现在全局导航路线下的自动驾驶运动规划。