基于深度强化学习的无人驾驶车道保持决策的研究

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基于深度强化学习的无人驾驶车道保持决策的研究

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基于深度强化学习的无人驾驶车道保持决策的研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第一章绪论	第9-17页
1.1 无人驾驶技术的相关背景和意义	第9-11页
1.2 无人驾驶决策技术和深度强化学习的国内外研究现状	第11-15页
1.2.1 无人驾驶决策技术的国内外研究现状	第11-13页
1.2.2 深度强化学习的国内研究现状	第13-15页
1.3 本文研究内容及篇章结构	第15-17页
第二章无人驾驶决策技术及仿真环境	第17-31页
2.1 无人驾驶技术模块概述	第17-24页
2.1.1 环境感知模块	第17-19页
2.1.2 行为决策模块	第19-20页
2.1.3 运动控制模块	第20-24页
2.2 CARLA仿真环境介绍与应用	第24-30页
2.2.1 CARLA简介	第24页
2.2.2 CARLA中的传感器	第24-27页
2.2.3 CARLA评估基准	第27-30页
2.3 小结	第30-31页
第三章深度强化学习理论及算法	第31-57页
3.1 强化学习概述	第31-37页
3.1.1 MDP简介	第31-33页
3.1.2 Monte Carlo方法	第33-35页
3.1.3 Temporal Difference方法	第35-37页
3.2 深度学习与神经网络	第37-42页
3.2.1 AlexNet简介	第38-39页
3.2.2 VGGNet简介	第39-40页
3.2.3 LSTM简介	第40-42页
3.3 DQN算法	第42-48页
3.3.1 DQN算法原理	第42-45页
3.3.2 DQN算法的改进	第45-48页
3.4 DDPG算法	第48-56页
3.4.1 DDPG算法原理	第49-52页
3.4.2 DDPG算法的改进	第52-56页
3.5 小结	第56-57页
第四章基于深度强化学习的无人驾驶车道保持决策	第57-80页
4.1 研究对象及研究方案	第57-63页
4.1.1 研究对象	第57-58页
4.1.2 研究方案	第58-63页
4.2 基于DQN的车道保持实验	第63-71页
4.2.1 数据预处理	第63-65页
4.2.2 网络模型设计	第65-66页
4.2.3 实验过程及结果分析	第66-71页
4.3 基于DDPG的车道保持实验	第71-78页
4.3.1 数据预处理	第71-72页
4.3.2 网络模型设计	第72-74页
4.3.3 实验过程及结果分析	第74-78页
4.4 小结	第78-80页
第五章总结与展望	第80-83页
5.1 总结	第80-81页
5.2 展望	第81-83页
第六章附录	第83-84页
6.1 DQNAgent实验测试视频	第83页
6.2 DDPGAgent实验测试视频	第83-84页
参考文献	第84-88页
致谢	第88-89页
硕士研究生期间主要工作及成果	第89-90页

本篇论文共90页，点击这进入下载页面。

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