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基于分層強化學習的自動駕駛車輛掉頭問題研究

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摘要：調頭任務是自動駕駛研究的內容之一，大多數在城市規(guī)范道路下的方案無法在非規(guī)范道路上實施。針對這一問題，建立了一種車輛掉頭動力學模型，并設計了一種多尺度卷積神經網絡提取特征圖作為智能體的輸入。另外還針對調頭任務中的稀疏獎勵問題，結合分層強化學習和近端策略優(yōu)化算法提出了分層近端策略優(yōu)化算法。在簡單和復雜場景的實驗中，該算法相比于其他算法能夠更快地學習到策略，并且具有更高的掉頭成功率。（剩余15918字）

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