Förstärkt lärande har stadigt förbättrats och överträffar människan i massor av traditionella spel sedan återuppkomsten av djupa neurala nätverk. Dessa framgångar är dock inte lätta att kopiera till autonom körning eftersom tillståndsutrymmena i den verkliga världen är extremt komplexa och handlingsutrymmen är kontinuerliga och fin kontroll krävs. Dessutom måste de självkörande fordonen också hålla funktionell säkerhet under de komplexa miljöerna. För att hantera dessa utmaningar antar vi först den djupt deterministiska policygradienten (DDPG) algoritmen, som har kapacitet att hantera komplexa tillstånds- och åtgärdsutrymmen i kontinuerlig domän. Vi väljer sedan The Open Racing Car Simulator (TORCS) som vår miljö för att undvika fysiska skador. Samtidigt väljer vi en uppsättning lämplig sensorinformation från TORCS och designar vår egen belönare. För att passa DDPG-algoritm till TORCS designar vi vår nätverksarkitektur för både skådespelare och kritiker inom DDPG-paradigm. För att visa vår modells effektivitet utvärderar vi olika transportsätt i TORCS och visar både kvantitativa och kvalitativa resultat.
I REF, Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) antas för att träna ett neuralt nätverk för att köra runt i TORCS.
Deep Reinforcement Learning for Autonomous Driving
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}