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摘要
常规自动驾驶仪中使用的人工网络结构的弯道预判决策性能差,导致行驶过程中误差较大,因此,设计一种基于深度强化学习的自动驾驶仪控制软件。首先在Simulink平台上建立自动驾驶仪控制律模型,在直路行驶模块中控制输出指令,保证方向盘控制系统处于静止状态,在转弯行驶模块输入预设里程与行驶速度,经过大量行驶轨迹训练中进化自身在转弯处的行驶速度规划;深度强化学习神经算法采用的是NEAT算法,其中包含的进化思想需要搭配算法库的配置信息才能实现控制精准化。在仿真实验中对常规控制软件和设计的软件进行控制误差对比,结果表明设计的软件在轨道偏差与角度偏差方面的误差均有减少,验证了设计软件的控制精准度有一定的改进。
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