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
时高松
赵清海
董鑫
贺家豪
刘佳源
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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