基于PPO算法的自动驾驶人机交互式强化学习方法
Human-machine interactive reinforcement learning method for autonomous driving based on PPO algorithm
青岛大学 机电工程学院, 山东 青岛 266071
摘要
针对当前自动驾驶领域中深度强化学习（deep reinforcement learning，DRL）所面临的高计算性能需求和收敛速度慢的问题，将变分自编码器（variational autoencoder，VAE）和近端策略优化算法（proximal policy optimization，PPO）相结合。通过采用VAE的特征编码技术，将Carla模拟器获取的语义图像有效转换为状态输入，以此应对DRL在处理复杂自动驾驶任务时的高计算负担。为了解决DRL训练中出现的局部最优和收敛速度慢的问题，引入了驾驶干预机制和基于驾驶员引导的经验回放机制，在训练初期和模型陷入局部最优时进行驾驶干预，以提升模型的学习效率和泛化能力。通过在交通路口左转场景进行的实验验证，结果表明，在驾驶干预机制的帮助下，训练初期模型的性能提升加快，且模型陷入局部最优时通过驾驶干预，模型的性能进一步提升，且在复杂场景下提升更为明显。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(52175236)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.01.0018
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第9期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2732-2736
文章编号: 1001-3695(2024)09-023-2732-05
发布历史
[2024-05-13] 优先出版
[2024-09-05] 印刷出版
引用本文
时高松, 赵清海, 董鑫, 等. 基于PPO算法的自动驾驶人机交互式强化学习方法 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (9): 2732-2736. (Shi Gaosong, Zhao Qinghai, Dong Xin, et al. Human-machine interactive reinforcement learning method for autonomous driving based on PPO algorithm [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (9): 2732-2736. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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