Context-based learning for autonomous vehicles

机译：自动驾驶的基于上下文的学习

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This research seeks to prove that Deep Recurrent Q-Network (DRQN) approaches are great options for the control of autonomous vehicles. DRQN algorithms are widely used in video game competitions, but not many studies are available for their use in autonomous vehicles. In this paper, we present a context-based learning approach using DRQN for driverless vehicles. Our experiments demonstrate the effectiveness of using the DRQN algorithm over others.

机译：这项研究旨在证明深度递归Q网络（DRQN）方法是自动驾驶汽车控制的绝佳选择。 DRQN算法广泛用于视频游戏竞赛中，但是在自动驾驶汽车中使用DRQN算法的研究并不多。在本文中，我们提出了一种针对无人驾驶车辆使用DRQN的基于上下文的学习方法。我们的实验证明了使用DRQN算法优于其他算法的有效性。

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来源
《IEEE International Symposium on Real-Time Distributed Computing》|2020年|150-151|共2页
会议地点
作者
J. P. Maria Peixoto; Akramul Azim;
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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
autonomous vehicles; DRQN; POMDP; reinforcement learning;

机译：自动驾驶汽车DRQN POMDP强化学习;

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