ApolloRL：一个用于自动驾驶的强化学习平台
机器人学
2022-02-01 v1 机器学习
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摘要
我们介绍 ApolloRL，一个用于自动驾驶强化学习研究的开放平台。该平台提供包含训练、仿真与评估组件的完整闭环流水线。它附带 300 小时真实驾驶场景数据以及流行基线，如近端策略优化（PPO）与软演员-评论家（SAC）智能体。本文详述了该平台中定义的架构与环境。此外，我们讨论了基线智能体在 ApolloRL 环境中的性能。
引用
@article{arxiv.2201.12609,
title = {ApolloRL: a Reinforcement Learning Platform for Autonomous Driving},
author = {Fei Gao and Peng Geng and Jiaqi Guo and Yuan Liu and Dingfeng Guo and Yabo Su and Jie Zhou and Xiao Wei and Jin Li and Xu Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.12609},
year = {2022}
}