45、城市自动驾驶追逐与光伏分布式发电机孤岛检测技术解析

城市自动驾驶追逐与光伏分布式发电机孤岛检测技术解析

城市自动驾驶追逐的强化学习应用

在城市自动驾驶领域，利用强化学习（RL）框架来解决追逐任务是一项极具创新性的尝试。尽管是在模拟器环境中，要开发出能完美执行特定任务的自动驾驶车辆也绝非易事。

在自动驾驶汽车的训练过程中，涉及众多参数的选择，具体如下：
- 硬件参数 ：所使用的摄像头类型和数量，不同的摄像头配置会影响车辆对周围环境的感知能力。
- 算法参数 ：训练算法、奖励函数、每秒的动作数量、学习率以及折扣因子等。这些参数相互关联，共同影响着训练的效果和效率。

由于参数众多，实验的可能性范围被极大地扩展了。因此，为了提高智能体的最终性能，进行大量实验并微调参数值是必不可少的步骤。而且，这种方法对计算资源的需求非常高，要取得令人满意的结果可能需要数月时间。

虽然目前已经取得了一些令人满意的结果，但该项目仍有很大的发展空间。未来的改进方向包括：
- 场景扩展 ：在模型训练中加入提供随机路线和更多城市道路物体的场景，以增强模型的泛化能力。
- 目标识别 ：开发一种能够在道路上的其他车辆中识别被追逐车辆的系统，这对于构建强大的自主追逐模型至关重要。
- 视觉系统升级 ：在车辆周围使用更多的摄像头（如八个），并训练一个能够合并所有摄像头图像并提供车辆周围环境完整信息的模型。这样的系统将直接推动有效的自主追逐训练，而不受追逐或逃离车辆位置的影响。
- 对抗学习