排序方式: 共有51条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)算法在自动驾驶领域中应用广泛,但DDPG算法因采用均匀采样而导致低效率策略比例较高、训练效率低、收敛速度慢等.提出了基于优先级的深度确定性策略梯度(priority-based DDPD,P-DDPG)算法,通过优先级采样代替均匀采样来提升采样利用率、改善探索策略和提高神经网络训练效率,并且提出新的奖励函数作为评价标准.最后,在开源赛车模拟(The Open Racing Car Simulator,TORCS)平台上对P-DDPG算法的性能进行了测试,结果表明相对于DDPG算法,P-DDPG算法的累积奖励在25回合之后就有明显提升而DDPG在100回合之后训练效果才逐渐显现,提升约4倍.P-DDPG算法不仅训练效率提升且收敛速度加快. 相似文献
2.
3.
4.
基于分布式虚拟现实技术的汽车驾驶模拟器的研究 总被引:18,自引:2,他引:18
介绍了正在研制的基于分布式虚拟现实技术的汽车驾驶模拟器。这是一个基于虚拟现实环境和网络环境的软硬件集成系统。重点研究视觉系统,包括外景系统和驾驶内景。对有关建模技术中的基于NLTRBS曲面法线的路面纹理(含路标线等)自动校准和生成技术、基于高程的多重纹理映射生成技术、模型和纹理的无缝切片技术和基于物理特性的环境仿真试验与交互技术进行了研究。给出了该汽车虚拟仿真驾驶系统在选择车辆、选择天气状况和时间以及选择各种路况等的示例。 相似文献
5.
介绍了综合显示系统的概念,以及国内外发展的现状;提出了在飞行仿真器平台上综合显示系统的框架结构,并研究了其中的关键技术。采用模糊逻辑推理算法实现多传感器/多数据源、多分辨率信息的数据融合;图像融合方面主要处理了二维显示与三维显示并存的问题;在系统的设计和实现上,运用了组件化的思想和技术。最后,概述了综合显示系统的发展趋势。 相似文献
6.
7.
Cheng YuKnowledge Data Base Laboratory Japan Railway Technical Research Institute -- Hikari-cho Kokubunji-shi Tokyo Japan 《系统工程与电子技术(英文版)》1993,(4)
Train traffic rescheduling is a complicated and large-scaled combinatorial problem. According to the characteristics of China railway system and from the point of practical use, this paper introduces a rule-based train traffic reschedule interactive simulator. It can be used as a powerful training tool to train the dispatcher and to carry out experimental analysis. The production rules are used as the basic for describing the processes to be simulated. With the increase of rule, users can easily upgrade the simulator by adding their own rules. 相似文献
8.
9.
10.
李田泽 《山东理工大学学报:自然科学版》1996,(4)
本文在分析了激光模拟器光靶材料、激光信号和噪声特性的基础上,提出了一种光栏滤波和干涉滤光相结合的方法,通过实验验证,在强太阳光直射的情况下可以提高信嗓比2~3个数量级。 相似文献