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(精裝)智能車輛強(qiáng)化學(xué)習(xí)與決策控制技術(shù) 版權(quán)信息
- ISBN：9787576341041
- 條形碼：9787576341041 ; 978-7-5763-4104-1
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊(cè)數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
(精裝)智能車輛強(qiáng)化學(xué)習(xí)與決策控制技術(shù) 內(nèi)容簡(jiǎn)介
強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域近年來崛起的新興技術(shù)，在機(jī)器人、圖像識(shí)別、語音識(shí)別等多個(gè)領(lǐng)域有著重要應(yīng)用，而自主行為決策則是車輛智能化的重要體現(xiàn)。本書將二者結(jié)合起來，從數(shù)據(jù)采集、模型構(gòu)建、模型驗(yàn)證等角度系統(tǒng)性地闡述了一系列基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的行為決策方法。全書共7章，第1,2章介紹了智能車輛系統(tǒng)的基本構(gòu)成，以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)的基礎(chǔ)知識(shí)；第3至6章基于不同強(qiáng)化學(xué)習(xí)的特點(diǎn)，詳細(xì)闡述了經(jīng)典強(qiáng)化學(xué)習(xí)、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、逆強(qiáng)化學(xué)習(xí)和分層強(qiáng)化學(xué)習(xí)在智能車行為決策系統(tǒng)構(gòu)建中的應(yīng)用，以及如何測(cè)試這些系統(tǒng)；第7章則從更宏觀的角度探討了目前強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法在遷移和泛化方面的缺陷，并介紹了一種可遷移的強(qiáng)化學(xué)習(xí)決策方法。
書中涉及的所有模型和數(shù)據(jù)均來自于作者團(tuán)隊(duì)的研究成果，每一章都有相關(guān)的引申閱讀材料，可供讀者參考。
本書可作為智能交通系統(tǒng)、智能車輛、地面無人車輛及移動(dòng)機(jī)器人等相關(guān)專業(yè)高年級(jí)本科生和研究生的教學(xué)資料，也可以作為從事智能決策與控制技術(shù)領(lǐng)域研究的科研技術(shù)人員的參考資料。
(精裝)智能車輛強(qiáng)化學(xué)習(xí)與決策控制技術(shù) 目錄
第1章 智能車輛系統(tǒng)概述………………………………………………………001
1.1 智能車輛介紹…………………………………………………………003
1.1.1 智能車輛架構(gòu) …………………………………………………003
1.1.2 智能車輛發(fā)展摘記 ……………………………………………006
1.2 智能車輛的基本組成部分……………………………………………017
1.2.1 環(huán)境感知與場(chǎng)景理解模塊…………………………………017
1.2.2 決策控制模塊 …………………………………………………021
第2章 強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)……………………………………………………………025
2.1 強(qiáng)化學(xué)習(xí)概述 …………………………………………………………027
2.1.1 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的特點(diǎn) ……………………………………………………028
2.1.2 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史 …………………………………………028
2.2 馬爾可夫決策過程 ……………………………………………………030
2.2.1 馬爾可夫過程 …………………………………………………031
2.2.2 馬爾可夫決策過程分析 ………………………………………033
2.2.3 貝爾曼方程 …………………………………………………………034
2.3 Q迭代與Q學(xué)習(xí)………………………………………………………038
2.3.1 Q迭代…………………………………………………………040
2.3.2 時(shí)序差分算法 …………………………………………………044
2.3.3Q學(xué)習(xí)………………………………………………………………045
2.4 函數(shù)逼近 ……………………………………………………………………049
2.4.1 函數(shù)逼近方法 …………………………………………………049
2.4.2 值函數(shù)逼近 ……………………………………………………051
2.5 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)…………………………………………………………055
2.5.1 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)原理 ……………………………………………055
2.5.2 深度Q網(wǎng)絡(luò)……………………………………………………057
第3章 基于經(jīng)典強(qiáng)化學(xué)習(xí)的決策控制技術(shù) ……………………………………061
3.1 CARLA仿真平臺(tái)介紹 …………………………………………………063
3.2 基于Q學(xué)習(xí)的決策控制……………………………………………064
3.2.1 縱向決策控制 …………………………………………………064
3.2.2 橫向決策控制 …………………………………………………067
3.2.3 路徑跟蹤 …………………………………………………………069
3.2.4 學(xué)習(xí)人類駕駛員………………………………………………071
3.3 基于NQL的速度控制 …………………………………………………074
3.3.1 NQL原理 ……………………………………………………………076
3.3.2 NQL模型構(gòu)建………………………………………………078
3.3.3 NQL方法測(cè)試 ……………………………………………………084
第4章 基于分層強(qiáng)化學(xué)習(xí)的決策控制技術(shù) ……………………………………108
4.1 分層強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法及原理……………………………………………109
4.1.1 半馬爾可夫決策過程 …………………………………………109
4.1.2 分層強(qiáng)化學(xué)習(xí)原理概述………………………………………111
4.2 基于分層強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自主超車決策方法 …………………………111
4.2.1 基于半馬爾可夫決策過程和運(yùn)動(dòng)基元的超車決策
模塊…113
4.2.2 基于馬爾可夫決策過程和社會(huì)偏好的超車決策模塊 …121
4.3 基于半馬爾可夫決策過程和運(yùn)動(dòng)基元的超車決策模塊仿真
實(shí)驗(yàn) …………………………………………………………………………124
4.3.1 離線運(yùn)動(dòng)基元提取結(jié)果………………………………………124
4.3.2 超車決策模塊實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 …………………………125
4.4 基于馬爾可夫決策過程和社會(huì)偏好的超車決策模塊實(shí)車
實(shí)驗(yàn) …………………………………………………………………………………127
4.4.1 基于智能駕駛平臺(tái)的實(shí)車數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理……………127
4.4.2 超車決策模塊實(shí)驗(yàn)……………………………………………137
第5章 基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的決策控制技術(shù) ……………………………………141
5.1 基于DQN的超車場(chǎng)景決策控制模型構(gòu)建………………………142
5.2 基于 DQN的超車決策實(shí)驗(yàn)……………………………………………143
5.3 基于DDPG交叉路口的縱向決策控制模型構(gòu)建 …………………145
5.3.1 DDPG算法原理…………………………………………………145
5.3.2 縱向決策問題建模 ……………………………………………148
5.3.3 基元庫構(gòu)建與運(yùn)動(dòng)基元自主學(xué)習(xí)…………………………150
5.3.4 基于基元庫的*優(yōu)基元選擇 …………………………………154
5.4 交叉路口場(chǎng)景下的縱向決策控制仿真實(shí)驗(yàn)………………………157
5.4.1 交叉路口場(chǎng)景簡(jiǎn)述……………………………………………157
5.4.2 離線學(xué)習(xí)與測(cè)試……………………………………………………158
5.4.3 對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 …………………………………………159
5.5 交叉路口場(chǎng)景下的縱向決策控制實(shí)車實(shí)驗(yàn) ………………………163
5.5.1 交叉路口下實(shí)車數(shù)據(jù)采集與處理…………………………163
5.5.2 實(shí)車數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的交叉路口實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景…………………………163
5.6 對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析…………………………………………………166
5.6.1 子任務(wù)離線學(xué)習(xí)任務(wù) …………………………………………166
5.6.2 測(cè)試階段 ………………………………………………………………173
第6章 決策的遷移與泛化………………………………………………………177
6.1 遷移學(xué)習(xí)與認(rèn)知地圖…………………………………………………178
6.2 基于SR的決策遷移建模……………………………………………179
6.2.1 類人換道場(chǎng)景表征……………………………………………180
6.2.2 基于SR的分層強(qiáng)化學(xué)習(xí)換道決策 ………………………185
6.2.3 換道場(chǎng)景運(yùn)動(dòng)基元 ……………………………………………188
6.2.4 基于場(chǎng)景表征和運(yùn)動(dòng)基元的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃……………………190
6.3 類人可遷移換道模型的可遷移超車實(shí)驗(yàn)測(cè)試……………………191
6.3.1 面向超車類人換道場(chǎng)景表征的離線構(gòu)建…………………191
6.3.2 自主換道超車實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析………………………………193
6.4 類人可遷移換道模型的類人實(shí)驗(yàn)測(cè)試 ……………………………196
6.4.1 不同風(fēng)格行為的類人換道場(chǎng)景表征 ………………………196
6.4.2 類人換道運(yùn)動(dòng)規(guī)劃實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析………………………198
6.4.3 類人換道決策實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析………………………………202
參考文獻(xiàn) ……………………………………………………………………………………206
術(shù)語表………………………………………………………………………………212
索引…………………………………………………………………………………………214
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