基于深度强化学习的CARLA自动驾驶技术实现

Ray

深度强化学习在CARLA自动驾驶中的应用

人工智能技术正在各个领域蓬勃发展,自动驾驶汽车研究就是其中一个重要方向。本文将介绍一个基于深度强化学习的自动驾驶项目,该项目利用最新的算法在CARLA仿真环境中训练自动驾驶智能体。

自动驾驶技术的发展面临着巨大的挑战,其中一个关键问题是如何让车辆在复杂多变的真实环境中做出正确的决策。深度强化学习(DRL)作为一种强大的学习框架,在解决复杂决策问题上展现出了巨大的潜力。本项目旨在探索DRL在自动驾驶领域的应用,主要目标包括:

本项目采用了以下核心技术:

项目的整体架构如下:

项目架构图

CARLA是一个开源的自动驾驶仿真器,提供了高度逼真的城市驾驶环境。本项目主要使用了Town 2和Town 7两个场景进行训练和测试。CARLA环境的优势在于:

VAE在本项目中起到了降维的作用。具体步骤如下:

VAE的结构如下图所示:

VAE结构图

PPO是一种on-policy的强化学习算法,在连续控制任务中表现出色。本项目使用PPO来训练自动驾驶智能体,其优势包括:

PPO与VAE结合的训练流程如下图所示:

PPO+VAE训练流程

本项目在Town 7和Town 2两个场景中进行了训练和测试。以下是部分训练过程的可视化结果:

Town 7场景:

Town 7训练过程

Town 2场景:

Town 2训练过程

实验结果表明,经过训练的智能体能够在复杂的城市环境中实现自主导航和避障。

项目设置:

git clone <项目仓库>
python -m venv venv
source venv/Script/activate
pip install -r requirements.txt
cd poetry/ && poetry update

运行预训练模型:

python continuous_driver.py --exp-name ppo --train False

训练新模型:

python continuous_driver.py --exp-name ppo

本项目成功实现了基于深度强化学习的自动驾驶系统,在CARLA仿真环境中展现出了良好的性能。通过结合VAE和PPO算法,我们解决了高维状态空间的处理问题,并实现了端到端的自动驾驶控制。

未来的研究方向可以包括:

本项目为深度强化学习在自动驾驶领域的应用提供了一个有价值的参考,也为未来的研究提供了良好的基础。我们期待这项技术能够推动自动驾驶汽车的发展,最终为人类的交通出行带来更多便利和安全。