基于强化学习的自动驾驶预测控制技术
如今,道路上车辆越来越多,道路运输系统变得越来越繁忙。为了使交通和移动更加智能化和高效,自动驾驶汽车被认为是有前途的解决方案。随着外部传感、运动规划和车辆控制等方面取得显著的成果,自动驾驶汽车的自主创新能够很好地帮助车辆在预先设定的场景下独立运行。通常,自动驾驶车辆中的系统架构由三个主要处理模块组成,参见图1作为图示[2]。传感器和数字地图提供的数据在感知和定位模块中进行,以呈现驾驶情况的代表性特征;运动规划模块旨在根据给定的传感器和地图信息生成适当的决策策略并得出最佳轨迹;轨迹控制器模块的目的是计算处理加速和转向的具体控制动作,以维持现有的轨迹[3]。决策和路径规划是自动驾驶汽车的关键技
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