Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Wan, Xing" wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
An automated driving strategy generating method based on WGAIL–DDPG
Autorzy:
Zhang, Mingheng
Wan, Xing
Gang, Longhui
Lv, Xinfei
Wu, Zengwen
Liu, Zhaoyang
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2055167.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
automated driving system
deep learning
deep reinforcement learning
imitation learning
deep deterministic policy gradient
system jezdny
uczenie głębokie
uczenie przez naśladowanie
Opis:
Reliability, efficiency and generalization are basic evaluation criteria for a vehicle automated driving system. This paper proposes an automated driving decision-making method based on the Wasserstein generative adversarial imitation learning–deep deterministic policy gradient (WGAIL–DDPG(λ)). Here the exact reward function is designed based on the requirements of a vehicle’s driving performance, i.e., safety, dynamic and ride comfort performance. The model’s training efficiency is improved through the proposed imitation learning strategy, and a gain regulator is designed to smooth the transition from imitation to reinforcement phases. Test results show that the proposed decision-making model can generate actions quickly and accurately according to the surrounding environment. Meanwhile, the imitation learning strategy based on expert experience and the gain regulator can effectively improve the training efficiency for the reinforcement learning model. Additionally, an extended test also proves its good adaptability for different driving conditions.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2021, 31, 3; 461--470
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies