基于改进深度强化学习的自动泊车路径规划

陈鑫; 兰凤崇; 陈吉清

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基于改进深度强化学习的自动泊车路径规划

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提出一种基于深度强化学习的运动规划方法,以车辆位姿、方向盘转角和与障碍物的最小距离作为状态,以目标方向盘转角作为动作,通过Pytorch搭建了基于深度强化学习的泊车算法框架。设计基于引导的奖励函数以避免奖励稀疏问题;以回合平均奖励作为优先级,将经验池改进为基于优先队列对样本进行存储和淘汰;针对泊车问题,提出了基于课程学习的分阶段训练方法,加速算法收敛。仿真结果表明:提出的算法较原始算法收敛速度提高25%,完成训练的智能体具有较强的规划能力和健壮性,规划成功率达到90.6%,同时具有良好的舒适性和安全性。

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来源
《重庆理工大学学报（自然科学版）》 |2021年第7期|17-27|共11页
作者
陈鑫; 兰凤崇; 陈吉清;
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作者单位

华南理工大学机械与汽车工程学院/广东省汽车工程重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电气设备及附件;
关键词
自动泊车; 路径规划; 深度强化学习; 课程学习;

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