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| 稿件标题： | 虚拟环境下端对端深度学习的自动驾驶方法 |
| 稿件作者： | 常富祥1，丁佳1，魏福华2，姚寿文1，王瑀1，张家豪1 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2021.03.034 |
| 科学编辑： | 杨继森 博士（重庆理工大学教授） |
| 栏目名称： | 信息科学与控制工程 |
| 关键词： | 自动驾驶；深度学习；神经网络；端对端学习；虚拟现实 |
| 文章摘要： | 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。 |
| 引用本文格式： | 常富祥，丁佳，魏福华，等.虚拟环境下端对端深度学习的自动驾驶方法［J］.兵器装备工程学报，2021,42(03):186-192. CHANG Fuxiang, DING Jia, WEI Fuhua, et al.Research on AutoDriving Method of EndtoEnd Depth Learning in Virtual Environment［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering,2021,42(03):186-192. |
| 刊期名称： | 2021年03期 |
| 出版时间： | 2021年3月 |
| 上线时间： | 2021年3月28日 |
| 浏览次数： | 2442 |
| 下载次数： | 2653 |
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