用于转向角预测的潜在空间强化学习
机器学习
2019-02-12 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
机器人学
机器学习
摘要
无模型强化学习近期已被证明能够成功地从原始传感器数据中学习导航策略。在本工作中，我们致力于解决在高保真模拟器中为自主智能体学习驾驶策略的问题。基于将深度强化学习应用于导航问题的最新研究，我们提出了一种模块化的深度强化学习方法，以从原始图像中预测汽车的转向角。第一个模块提取图像的低维潜在语义表示。使用强化学习训练的控制模块将潜在向量作为输入，以预测正确的转向角。实验结果表明，我们的方法能够在没有任何人类控制信号的情况下学习操控汽车。
引用
@article{arxiv.1902.03765,
title = {Latent Space Reinforcement Learning for Steering Angle Prediction},
author = {Qadeer Khan and Torsten Schön and Patrick Wenzel},
journal= {arXiv preprint arXiv:1902.03765},
year = {2019}
}