20、基于强化学习的自动驾驶汽车实现

基于强化学习的自动驾驶汽车实现

1. 引言

在自动驾驶领域，强化学习是一种强大的技术，它可以让汽车通过与环境的交互来学习最佳的驾驶策略。本文将详细介绍如何使用强化学习实现自动驾驶汽车，包括动作离散化、双深度Q网络的实现、智能体的设计、环境的搭建以及如何将它们整合在一起。

2. 动作离散化

在深度Q学习中，动作离散化非常重要。因为三维连续动作空间可能有无限个Q值，在深度Q网络的输出层中不可能为每个值设置单独的单元。动作空间的三个维度如下：
- 转向：∈ [-1, 1]
- 油门：∈ [0, 1]
- 刹车：∈ [0, 1]

我们将这个三维动作空间转换为四个感兴趣的动作：
| 动作 | 转向 | 油门 | 刹车 |
| — | — | — | — |
| 刹车 | 0.0 | 0.0 | 0.0 |
| 急左转 | -0.6 | 0.05 | 0.0 |
| 急右转 | 0.6 | 0.05 | 0.0 |
| 直行 | 0.0 | 0.3 | 0.0 |

3. 双深度Q网络的实现

双深度Q网络（Double Deep Q Network，DDQN）有两个模型，一个是基础模型，另一个是目标模型（基础模型的副本）。以下是实现DDQN的详细代码：

import keras
from keras import optimizers
from keras.layers import Convolution2D
from keras.layers impor