排序方式: 共有6条查询结果,搜索用时 171 毫秒
1
1.
2.
为了解决基于常规深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)的自动驾驶决策存在学习速度慢、安全性及合理性较差的问题,本文提出一种基于柔性演员-评论家(Soft Actor-Critic,SAC)算法的自动驾驶决策规划协同方法,并将SAC算法与基于规则的决策规划方法相结合设计自动驾驶决策规划协同智能体。结合自注意力机制(Self Attention Mechanism, SAM)和门控循环单元(Gate Recurrent Unit, GRU)构建预处理网络;根据规划模块的具体实现方式设计动作空间;运用信息反馈思想设计奖励函数,给智能体添加车辆行驶条件约束,并将轨迹信息传递给决策模块,实现决策规划的信息协同。在CARLA自动驾驶仿真平台中搭建交通场景对智能体进行训练,并在不同场景中将所提出的决策规划协同方法与常规的基于SAC算法的决策规划方法进行比较,结果表明,本文所设计的自动驾驶决策规划协同智能体学习速度提高了25.10%,由其决策结果生成的平均车速更高,车速变化率更小,更接近道路期望车速,路径长度与曲率变化率更小。 相似文献
3.
目前,我国北方海域已经进入冬季寒潮大风期,而渤海湾冬季冰凌频发,对船舶进出港和航行影响较大,尤其是对油轮安全构成很大威胁。为避免冬季恶劣天气所带来的危害,黄骅海事局切实贯彻落实科学发展观,在总结近年来管理经验的基础上严格防范恶劣天气对油轮安全产生的危害。他们走访油轮公司,将冬季恶劣天气防范工作需要注意的事项一一列明,印制成册,供船员参考; 相似文献
4.
浅析铁路安全管理中的几种倾向 总被引:2,自引:0,他引:2
通过对铁路运输安全生产中存在的6种倾向的深刻剖析,指出了这些倾向的危害性,阐明了安全与效益、安全与效率的辩证关系。 相似文献
5.
6.
1