基于优先经验回放的DDQN无人车路径规划

路径规划模块是自主车辆导航的关键模块，直接影响其运行效率和安全性。在存在许多障碍物的复杂环境中，传统路径规划算法往往无法满足智能化的需求，可能导致无人车出现死区等问题。本文提出了一种基于DDQN的路径规划算法，并将其与优先经验回放方法相结合，以解决传统路径规划算法经常陷入死区的问题。一系列仿真实验结果表明，基于DDQN的路径规划算法在速度和准确性方面显著优于其他方法，尤其是在极端环境下突破死区的能力。研究结果表明，基于DDQN的路径规划算法在路径质量和安全性方面表现良好。这些研究成果为自主车辆自动导航的研究提供了重要参考。