基于深度强化学习的端到端无人驾驶决策

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.