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学生工作
363-基于加强学习的自动驾驶行为研究
发表时间:2018-06-25 阅读次数:
主讲人
:王品 助理研究员
邀请人
:马万经 教授
时间
:2018年06月29日(周五)15:00—17:00
地点
:36365线路检测中心no1102会议室
主讲人简介
王品,博士,现任加州大学伯克利分校助理研究员。毕业于36365线路检测中心no1道路与铁道工程专业,师从方守恩教授。目前主要从事基于深度学习的自动驾驶行为研究、路径规划、车辆行人互动等。
目前参与多项加州大学伯克利分校的深度驾驶项目(Berkeley DeepDrive),如基于强化学习的匝道汇入、换道行为研究,基于逆加强学习的驾驶风格研究,基于博弈论的驾驶决策研究,并与多家汽车企业的研发部门、视频处理的软硬件公司有项目合作项目。在国际期刊和学术会议上发表论文16篇。
主讲内容简介
报告对加州大学伯利分校Berkeley DeepDrive研究方向的介绍,主要分为视觉研究的最新动态、自动驾驶的研究动态、机器人的研究动态。
在此基础上,重点介绍基于加强学习的驾驶行为研究,如匝道汇入行为、换道行为。
进而将加强学习应用到控制中,面临着巨大的挑战。如在自动驾驶车辆的控制中,动作空间 (action space)是的连续性,且周围的驾驶环境是动态、互动的。如何在保证计算实时性的条件下,基于加强学习,使自动驾驶车辆学得在复杂交通环境下安全、高效、平稳的驾驶策略,是本次报告的主要内容。
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