文件名称:
MPC_RL_Car：2020Spring，ECE239AS（强化学习）的作业和课程项目存储库-源码
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文件大小: 17mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-12
详细说明：MaP，CaP，RaLly！ 随机环境中UGV计划和控制的混合架构
2020年Spring，ECE239AS（强化学习）的作业和课程项目资料库。讲师：Lin Yang博士。 （c）2020年Swapnil Sayan Saha（欧洲经济委员会，UCE系，NESL），Nathaniel Snyder（美国加利福尼亚大学洛杉矶分校，MAE系）和Brian Wang（美国，NESL，UCLA CS系）
随着无人地面车辆（UGV）的出现和商业化，在操作环境中安全，但实时地优化随机性将带来计算和实现的复杂性。 在本文中，我们对低延迟混合UGV控制器的性能进行了基准测试，该控制器结合了控制算法的长期目标收敛性保证和强化学习（RL）的短期鲁棒性，可以安全地指导UGV避免动态障碍，同时遵循近距离跟踪算法。最佳轨迹。 通过随机在线预言机的模仿学习，我们的评估表明，使用模型预测控制（MPC）和深度Q网络（D
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