随着人工智能(AI)的飞速发展,自动驾驶汽车研究也成为科技领域的重要前沿。自动驾驶不仅能改变我们的出行方式,还能提升道路安全性。本文档主要介绍一个利用深度强化学习(DRL)技术实现自动驾驶的项目。在此项目中,研发团队通过基于DRL的方法来训练一个能够在虚拟环境中自主驾驶的智能体。由于直接在真实世界中进行实验存在风险和道德问题,因此我们使用开源的模拟器CARLA进行实验,以便在高度逼真的城市模拟环境中训练我们的模型。
本项目的目标是开发一个端到端的自动驾驶解决方案,让车辆能够自主决策,朝正确方向行驶并尽量避免碰撞。具体组件包括:
venv
),并在其中安装所需依赖项。项目的核心方法架构分为三大部分:
我们提供了两个预训练的PPO智能体,分别用于Town 2和Town 7。可以通过命令运行来测试这些智能体:
python continuous_driver.py --exp-name ppo --train False
可使用以下命令训练一个新的智能体:
python continuous_driver.py --exp-name ppo
VAE的训练过程从采集12,000张160x80的语义分割图像开始,这些图像将用于训练。通过训练,VAE可以有效压缩高维图像数据,帮助DRL网络加速学习。
项目中涉及的主要文件和功能模块包括:
continuous_driver.py
:用于训练和测试连续智能体的脚本。networks/on_policy/
:包含PPO智能体的代码及其网络结构。autoencoder/
:包含变分自编码器的相关代码。训练过程中,可以使用Tensorboard查看进度和图表:
tensorboard --logdir runs/
作者:Idrees Razak
专注的指导:感谢Dr. Toka László在项目中的杰出领导和不懈支持。
本项目遵循MIT开源许可证。
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