典型文献
驾驶行为机器人仿真环境与拥堵算法的研究
文献摘要：
目的 强化学习具有较强的感知能力,但是缺乏一定的决策、能力,而强化学习具有决策能力,对感知问题束手无策.因此,将两者结合起来,即为深度强化学习,优势互补,为复杂系统的感知决策问题提供了解决思路.在现实生活中,我们出行会受到多种因素的影响,人类通过多次的驾驶,驾驶水平会越来越高,机器人也是同样如此.方法 该文对用户驾驶行为机器人进行研究,构建一个机器人驾驶仿真环境,伴随着拥堵情况,让机器人自己不断地去学习,如何更快、更安全到达目的地.结果 在该仿真环境下,机器人通过学习,使其能够更快、更安全到达目的地.结论 在设置好拥堵及仿真环境后,通过训练能够使机器人更快、更安全到达目的地.
文献关键词：
强化学习;用户驾驶行为;深度强化学习;自动驾驶
中图分类号：
作者姓名：
李雨松;徐野;哈乐
作者机构：
沈阳理工大学自动化与电气工程学院 辽宁沈阳 110159;北部战区总医院医学工程科 辽宁沈阳 110000
文献出处：
引用格式：
[1]李雨松;徐野;哈乐-.驾驶行为机器人仿真环境与拥堵算法的研究)[J].科技资讯,2022(20):40-43
A类：
B类：
机器人仿真,仿真环境,拥堵,感知能力,决策能力,束手无策,即为,深度强化学习,优势互补,复杂系统,决策问题,解决思路,现实生活,行会,用户驾驶行为,驾驶仿真,目的地,人通,自动驾驶
AB值：
0.30002
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