基于3D CNN DDPG端到端无人驾驶控制

文中基于希望直接应用低成本可见光摄像头解决无人驾驶中的刹车、油门和转向控制的问题为目的,采用了深度卷积神经网络和深度确定性策略梯度强化学习结合的方法。通过加入三维卷积神经网络,学习出连续的车辆摄像头视觉感知视频图像帧中的时序属性特征,使得智能体能够利用时序特性更平稳和安全得控制车辆。在开源无人驾驶仿真平台TORCS上进行实验,得出三维卷积神经网络和深度强化学习结合的方法对解决无人驾驶中的控制问题提供了可行性的方案结论。