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端到端的驾驶决策是无人驾驶领域的研究热点.本文基于DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)的深度强化学习算法对连续型动作输出的端到端驾驶决策展开研究.首先建立基于DDPG算法的端到端决策控制模型,模型根据连续获取的感知信息(如车辆转角,车辆速度,道路距离等)作为输入状态,输出车辆驾驶动作(加速,刹车,转向)的连续型控制量.然后在TORCS(The Open Racing Car Simulator)平台下不同的行驶环境中进行训练并验证,结果表明该模型可以实现端到端的无人驾驶决策.最后与离散型动作输出的DQN(Deep Q-learning Network)模型进行对比分析,实验结果表明DDPG决策模型具有更优越的决策控制效果. 相似文献
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针对车载酒精测试系统中单一传感器信息采集点的局限性和误差大的问题,采用多传感器信息进行融合来提高检测结果的可靠性。实验结果证明:本设计方案能够有效降低成本,有效防患驾驶员酒后驾车,对防止其它违规驾驶也非常有效。 相似文献
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较宽压力范围内未反应炸药的本构关系和状态方程对于深入和精确认识压缩波作用下炸药组分间相互作用的力学过程和起爆热点的形成机制具有重要意义。较之冲击压缩,磁驱动准等熵压缩加载(无冲击压缩)是获取较宽压力范围内未反应炸药的动态压缩力学特性更有效的手段。基于大电流产生的电磁力作用原理,在国内率先实现了炸药的磁驱动无冲击压缩实验技术。通过对负载电极、炸药样品参数的优化设计和安装工艺的控制,实现了5 GPa载荷内JO-9159炸药的磁驱动准等熵压缩加载。基于激光位移干涉测量技术和Lagrange数据处理方法,获得了JO-9159炸药的速度响应历史和准等熵压缩线。所得结果与文献数据进行了比较,结果表明,在实验压力范围内,JO-9159炸药的等熵压缩线与PBX9501炸药的等熵压缩线一致。 相似文献
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随着IC设计复杂度的不断提高,在SoC中集成的IP核越来越多,基于片上总线的SOC设计技术解决了大规模集成电路的设计难点,但是片上总线的应用带来了可扩展性差、平均通信效率低等问题。近几年来,将英特网络中分层互连的思想引入到SOC设计中IP核的互连上来,提出了全新的集成电路体系结构——片上网络(NOC),NOC从多处理体系结构、消除时钟树以节省资源、实现并行通信等几个方面,展示了优于总线结构的本质和特性,成功地解决了SOC设计中存在的问题。 相似文献