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基于深度强化学习的自动驾驶汽车车道保持辅助( Lane Keeping Assist for an Autonomous Vehicle Based on Deep Reinforcement Learning )
Q Wang W Zhuang L Wang F Ju
车道保持辅助(LKA)技术在自动驾驶中起着重要的作用，它通过调整前转向角来保持车辆沿着所需的车道线行驶。强化学习(RL)可以用来通过与环境的交互来教导机器，并从它们的错误中学习。强化学习的无模型特性将我们从手动编码复杂策略中解放出来。但它还没有成功地用于汽车应用。近年来，融合强化学习和深度神经网络(DNN)的深度强化学习(DRL)在从原始像素输入学习玩Atari游戏等领域取得了巨大进展。本文提出了两种不同的深度强化学习算法的控制策略，并将其应用于车道保持辅助场景中。分别实现了具有离散行动空间的深度Q-网络算法(DQN)和具有连续行动空间的深度确定性策略梯度算法(DDPG)。基于Matlab中的强化学习工具箱和深度学习工具箱，设计了一个深度神经网络来表示控制策略并进行决策。在Simulink中对环境和车辆动力学进行了建模。将所提出的控制方法与车辆动力学模型相结合，进行了车道保持辅助仿真。结果表明，车辆沿路径中心线行驶，控制器在短时间内达到稳态，说明了所提控制方法的有效性。
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