基于深度强化学习的运动规划方法，优化泊车路径

基于深度强化学习的运动规划方法

基于深度强化学习的运动规划方法在自动泊车领域具有显著优势，能够优化泊车路径，提高安全性和效率。

泊车路径优化

• 状态定义：使用车辆位姿、方向盘转角和与障碍物的最小距离作为状态信息，为深度强化学习模型提供环境感知能力23。
• 动作选择：以目标方向盘转角作为动作，指导车辆进行精确的泊车操作23。
• 算法框架：通过Pytorch等深度学习框架搭建泊车算法，实现高效的路径规划16。

性能提升

• 安全性：在SUMO模拟器中构建环岛场景，实验结果表明该方法能提高不确定环境中运动规划系统的安全性7。
• 效率：基于模型的强化学习方法，最大限度摆脱人类泊车经验，综合考虑多目标最优，提高泊车效率8。

技术挑战

• 非结构化数据处理：经典强化技术在处理图像、雷达等非结构化数据时存在局限10。
• 奖励函数设计：设计基于引导的奖励函数以避免奖励稀疏问题，提高学习效率16。

实践应用

• 开发环境：使用QT Creator等开发环境，结合C++语言实现算法的代码设计和调优9。
• 模拟仿真：在MATLAB等平台上进行路径规划性能仿真，输出训练曲线和小车行驶路径11。

综上所述，基于深度强化学习的运动规划方法通过精确的状态定义和动作选择，结合高效的算法框架和奖励函数设计，能够有效优化泊车路径，提升自动泊车系统的安全性和效率。同时，该方法在处理非结构化数据和实际应用中仍面临技术挑战，需要进一步的研究和实践探索。