虚拟环境下端对端深度学习的自动驾驶方法

针对现实环境中对自动驾驶车辆进行道路试验面临着试验成本高、极端工况难以模拟等诸多问题,依托虚拟现实的自动驾驶车辆行驶仿真试验平台,利用深度强化学习的思想,构建了从感知到动作映射的端对端学习神经网络算法,建立了虚拟环境下长距离自治的自动驾驶模型,通过人工驾驶进行了数据采集,利用采集到的数据对自动驾驶算法训练,并在虚拟环境中对车辆进行了自主驾驶测试.测试结果表明,自动驾驶的训练效果与驾驶员的驾驶行为有关,驾驶行为越规范,训练效果越好.本算法有效提高了自动驾驶的训练效果,为在虚拟环境中训练自动驾驶车辆奠定了坚实的理论基础.