Autonomous-Driving-in-Carla-using-Deep-Reinforcement-Learning

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CARLA仿真中的深度强化学习自动驾驶模型

该项目在CARLA仿真环境中,使用深度强化学习方法进行自动驾驶训练。通过结合PPO算法和变分自编码器(VAE),加速学习并提高驾驶决策能力。项目采用Python和PyTorch构建,重点在于自动驾驶和障碍物回避的持续学习。对于推动自动驾驶技术和决策效率研究具有显著意义。

CARLA深度强化学习PPO自动驾驶变分自编码器Github开源项目

项目介绍:基于深度强化学习的CARLA自动驾驶

引言

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。

项目内容

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:

  1. CARLA环境设置:借助CARLA(0.9.8版本)作为城市模拟器,为项目提供逼真的驾驶环境。
  2. 变分自编码器(VAE):用于将高维观察压缩到低维潜在空间,从而加快智能体的学习速度。
  3. 近端策略优化(PPO):一种在模拟驾驶环境中用于导航学习的深度强化学习算法,具有在连续状态和动作空间中训练的能力。

项目设置

先决条件

  • 使用CARLA (0.9.8)并附加额外地图,特别是Town 2和Town 7。
  • 操作系统建议使用Windows或Linux。

安装指南

  1. 克隆项目代码库,并确保安装Python 3.7以上版本。
  2. 创建一个虚拟环境(如命名为 venv),并在其中安装所需依赖项。
  3. 下载CARLA服务器和附加地图,启动CARLA服务器,然后运行客户端脚本以进行测试。

方法论

项目的核心方法架构分为三大部分:

  1. CARLA模拟环境:提供虚拟驾驶环境。
  2. 变分自编码器(VAE):用于图像的语义分割处理。
  3. PPO智能体:负责执行训练和驾驶任务。

如何运行

运行已训练智能体

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

训练新的智能体

可使用以下命令训练一个新的智能体:

python continuous_driver.py --exp-name ppo

变分自编码器(VAE)

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。

项目文件概览

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。

训练进度查看

训练过程中,可以使用Tensorboard查看进度和图表:

tensorboard --logdir runs/

作者与鸣谢

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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