本发明公开了一种基于深度强化学习的车辆自动循迹驾驶方法,包括如下步骤:步骤1、构建双重深度Q网络进行图像特征提取;步骤2、采用经验回放方案进行环境交互训练样本采集和双重网络训练;步骤3、采用RMSprop算法优化网络的训练过程;步骤4、采用训练完毕的双重深度网络进行预测,进而实现自动循迹驾驶。本发明采取深度强化学习方法,直接实现从图像采集到车辆控制的端到端网络建立,避免了传统方法中复杂的PID控制环节,并且采用双重深度网络进行动作预测,可以有效减少单一深度强化学习网络中最大化偏差带来的性能损失。
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