基于强化学习的智能泊车系统

最新推荐文章于 2025-04-22 07:30:51 发布

美丽风景-c

最新推荐文章于 2025-04-22 07:30:51 发布

阅读量318

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： Matlab

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/HackSquad/article/details/132851783

Matlab 专栏收录该内容

161 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文介绍了如何应用强化学习算法来实现智能泊车系统，通过Q-学习在MATLAB中建立模型，模拟环境并与之交互，以学习最佳的泊车策略。在训练过程中，智能体通过与环境的交互更新Q值，最终实现安全、高效的自动泊车。

基于强化学习的智能泊车系统
智能泊车是一种通过使用传感器和控制算法，使车辆能够自动找到合适的停车位并完成停车过程的技术。强化学习是一种机器学习方法，通过学习和优化行为来使智能体在特定环境中获得最大的累积奖励。本文将介绍如何使用强化学习算法来实现智能泊车，并提供相应的MATLAB代码。

在强化学习中，智能体通过与环境进行交互来学习最佳策略。在智能泊车系统中，环境可以被建模为一个包含停车场和其他车辆的状态空间。智能体的目标是根据当前状态选择最佳的动作，即选择合适的转向角度和速度，以将车辆安全地停放在指定的停车位中。

以下是一个基于Q-学习算法的智能泊车系统的MATLAB代码示例：

% 定义状态空间
states = [1, 2, 3, 4]

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

美丽风景-c

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

智能泊车-基于强化学习算法附带MATLAB代码实现

BUG？不存在的！

05-14

538

之后，我们会根据智能体在新状态下的奖励函数计算出一个新的Q值，然后通过Q-learning的更新公式来更新该状态的Q值。针对泊车问题，可以将车辆与停车位之间的距离、角度、速度等状态信息作为输入，而车辆的加速度、转向操作等则作为输出，即我们所定义的动作。通过对这些代码进行研究和修改，读者可以更深入地理解智能泊车系统的实现原理，并开发出更加优秀、高效的智能泊车算法。其中，d为目标停车位与车辆的距离，a为当前车位与车辆的距离，θ为车头与车位的角度，v为车辆的速度，α、β为调节因子。（1）定义状态和动作。

自动泊车强化学习训练及小车实地部署

斌擎科技

02-22

1546

ArUco方法由S. Garrido-Jurado等人于2014年在一文中提出，在opencv的官方文档中可以找到ArUco的使用方法。ArUco 标记是由宽黑色边框和确定其标识符（id）的内部二进制矩阵组成的正方形标记，被广泛用来增加从二维世界映射到三维世界时的信息量，便于发现二维世界与三维世界之间的投影关系，其可以根据对象大小和场景选择自身大小，并且可以迅速检测相应位姿。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

Autoparking:具有强化学习功能的自动泊车

05-08

自动泊车 Autoparking模拟一个典型的停车场的情况，其目的是重新定位了一系列manuevers的汽车，而附近的避开障碍物。多亏了流行的强化学习算法Q-Learning，我证明了汽车能够自行停车，而无需任何外部输入。一切，包括AI逻辑，都是从头开始用C ++实现的。唯一的依赖关系是开源图形库（）。想更多地了解它的工作原理？观看或阅读简短的。享受！ Autopark训练模型演示目录跑步关于文件夹组织 bin- >包含构建后的可执行二进制文件构建- >包含编译过程中生成的.o目标文件缓存->包含Q和R的预训练权重，因此您可以跳过学习阶段conf- >包含配置文件docs- >包含.pdf文件，其中包含有关该项目的有趣信息。看看吧！字体->包含应用程序使用的几种字体img- >包含上面的gif图像Makefile- >只是一个makefile 自述文

强化学习自动泊车的问题

人工智能

02-03

981

但上图的画面过于理想，大概情况是整个停车场内没有其他车辆，只有这一辆车，跟实际情况差距很大;最近对自动泊车比较感兴趣，想用强化学习来解决自动泊车的问题，然后发现了一个非常优秀的工程，就是负责其他车辆的，只不过默认值为0，如果将该值设置为10，其他停车位就会有车辆，另一个问题是车道过宽，也就是两列停车位中间间距很大，我觉得需要对env进行定制;我用该代码进行训练，确实可以得出上图的效果，泊车成功率有时可以达到100%所以，我现在是训练遇到了难题，看是否有有兴趣的高手，能一起探讨一下？其github网址是。

基于MATLAB的智能泊车强化学习

HackDashX的博客

09-15

249

在智能泊车问题中，状态可以表示为车辆所处的位置和方向，动作可以表示为向前、向后、左转或右转等操作，奖励可以根据车辆与目标停车位的距离以及操作的安全性进行定义，策略则决定了智能体在给定状态下应该采取的动作。状态空间可以离散化为一组状态值，例如车辆与目标停车位之间的距离可以分为近、中、远三种情况，车辆的方向可以分为正前方、左侧、右侧三种情况。动作空间可以离散化为一组动作值，例如可以将动作空间定义为四个动作：0表示向前，1表示向后，2表示左转，3表示右转。根据当前的状态，选择具有最高Q值的动作作为智能体的行动。

精选资源

泊车基于matlab强化学习智能泊车【含Matlab源码 2269期】.zip

12-09

优快云海神之光上传的全部代码均可运行，亲测可用，尽我所能，为你服务； 1、代码压缩包内容主函数：GDPSO.m；调用函数：其他m文件；无需运行运行结果效果图；...运动学：倒立摆、泊车天体学：卫星轨道、姿态

Matlab实例分享——基于强化学习的自主泊车

weixin_43735443的博客

10-11

1503

该示例演示了用于自动搜索空位和执行停车操作的混合控制器的设计。混合控制器使用模型预测控制（MPC）跟随停车场中的紫色环形参考路径，找到空位时使用受过训练的强化学习（RL）智能体执行停车操作。本例中的自动停车算法在感知和避开狭小空间中的障碍物的同时，执行一系列操作。

基于Matlab的自动泊车系统开发：利用模糊控制实现智能停车解决方案的详细教程

qq_38334677的博客

09-01

546

Matlab是一种广泛应用于科学计算、工程建模与仿真的编程语言，其强大的工具箱和简洁的编程语法，使其成为开发自动泊车系统的理想选择。在开始编写代码之前，我们需要搭建Matlab的工作环境，并熟悉相关的工具箱，如Fuzzy Logic Toolbox，用于实现模糊控制。首先，确保你已经安装了Matlab软件，并加载了必要的工具箱。接下来，我们将逐步讲解如何在Matlab中实现自动泊车系统。

【泊车】基于matlab强化学习智能泊车【含Matlab源码 2269期】

订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；

12-09

983

完整代码已上传我的资源：【泊车】基于matlab强化学习智能泊车【含Matlab源码 2269期】点击上面蓝色字体付费专栏物理应用（Matlab），扫描上面二维码，付费299.9元订阅海神之光博客。[1] 门云阁.MATLAB物理计算与可视化[M].清华大学出版社，2013.简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除。点击上面蓝色字体，直接付费下载，即可。，凭支付凭证，私信博主，可免费获得。份本博客上传优快云资源代码（为订阅日起，三天内有效）；

强化学习自动驾驶

06-26

使用强化学习进行赛车的自动驾驶功能实现，具体使用DDPG算法

自动驾驶——【规划】记忆泊车特殊学习路径拟合

qq_40464599的博客

09-01

1541

【代码】自动驾驶——【规划】记忆泊车特殊学习路径拟合。

RL增强学习在无人驾驶中的应用

dlphay的博客

08-29

2997

csdn公式编辑器不好用，就直接从word里面截图发上来一些理论公式：长期规划问题迷宫：复杂决策的情景----我们只有把基于搜索的和基于增强学习的算法结合，才能有效解决这类问题。围棋：确定性的环境，长期奖励----基于搜索的和基于增强学习的算法结合自动驾驶：环境非确定--转移函数未知自动驾驶简介感知、决策和控制决策：（对安全和可靠性有着严格要求）

TITS最新！基于混合策略强化学习的泊车路径规划算法~

最新发布

CV_Autobot的博客

04-22

1451

本文提出了一种基于强化学习的混合策略路径规划器（HOPE: Hybrid pOlicy Path plannEr），在模拟与真实场景中均表现优异：在各类生成/来自真实数据集的狭窄平行泊车和垂直泊车场景中规划成功率超过97%，显著优于传统方法。此外，为了应对神经网络策略安全性问题，本文设计了一种动作掩码方法，通过计算和编码碰撞约束，显著减少训练中的无效探索，并确保规划路径的安全性。对于泊车任务来说，除却算法本身的设计，搭建合理的测试流程，证明算法的有效性是我们遇到的另一问题。大家好久不见，这里是白鹡鸰！

一切皆是映射：强化学习在交通规划中的应用：智能交通的挑战与机遇

AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。

11-24

1176

强化学习，交通规划，智能交通，深度强化学习，交通流量优化，路径规划 1. 背景介绍交通拥堵是现代城市面临的重大挑战之一，它不仅浪费了宝贵的出行时间，也加剧了环境污染和能源消耗。传统的交通管理方式难以有效应对日益复杂的交通网络，因此，探索新的交通规划方法显得尤为重要。

基于深度强化学习的自动泊车规控策略综述

weixin_55366265的博客

06-24

679

作者| 山丘出品| 焉知自动泊车系统逐渐成为智能驾驶车辆的标准配置，为获得满足条件的高性能路径规划器，基于深度强化学习的自动泊车路径规划算法，配合环视系统的车位检测算法，能够高质量地满足自动泊车系统对路径规划的安全性、实时性、舒适性、规划能力等性的要求。自动泊车路径规划，是局部规划（Local planning），也称为运动规划（motion planning）。其关键思想，是在满足车辆动力学...

自动泊车领域算法进展

u013424198的博客

02-07

1515

自动泊车领域的算法

记录：简介深度学习在自动驾驶中的应用

我的博客

12-24

1715

自动驾驶 · 级别分类SAE 5层 * L0：无自动化，完全由人类驾驶者完成操作。 * L1：驾驶支援：通过驾驶环境对方向盘和加减速中的一项操作提供驾驶支持，其他的驾驶动作都由人类驾驶员进行操作。 * L2：部分自动化：通过驾驶环境对方向盘和加减速中的多项操作提供驾驶支持，其他的驾驶动作都由人类驾驶员进行操作。 * L3：有条件自动化：由自动驾驶系统完成所有的驾驶操作。根据系统要求，人类驾驶

【无人驾驶】“自主代客泊车”/自动泊车方案调研 2