【摘 要】
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端到端方法是实现自动驾驶的方法之一,而自动驾驶的场景较为丰富,不同场景的特征差别较大,这使得基于强化学习的端到端自动驾驶方法训练时的随机性衰减速度难以确定,若衰减过快,在面对新场景时无法获得较好的自动驾驶效果,反之则会使得算法难以快速收敛。针对这一问题,该文提出了一种基于输入状态分布筛选的随机策略和经验回放方法,将当前输入的状态数据和已保存的状态数据之间的距离进行对比,根据不同的距离选择不同的随机策略参数,同时在经验回放时提高出现频率较低场景的回放概率。仿真结果表明:该算法在训练后期面对与前期数据分布差异
【机 构】
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清华大学汽车安全与节能国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51975310),国家重点研发计划(2016YFB0100905)。
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端到端方法是实现自动驾驶的方法之一,而自动驾驶的场景较为丰富,不同场景的特征差别较大,这使得基于强化学习的端到端自动驾驶方法训练时的随机性衰减速度难以确定,若衰减过快,在面对新场景时无法获得较好的自动驾驶效果,反之则会使得算法难以快速收敛。针对这一问题,该文提出了一种基于输入状态分布筛选的随机策略和经验回放方法,将当前输入的状态数据和已保存的状态数据之间的距离进行对比,根据不同的距离选择不同的随机策略参数,同时在经验回放时提高出现频率较低场景的回放概率。仿真结果表明:该算法在训练后期面对与前期数据分布差异
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