基于AWS Deep Racer深度跑车平台的自动驾驶汽车运行模拟测试及优化  

Simulation Test and Optimization for Autonomous Vehicle Operation Based on AWS Deep Racer Platform

作　　者：汪睫晗 WANG Jiehan

机构地区：[1]陕西交通职业技术学院科技信息处,陕西西安710018

出　　处：《陕西交通科教研究》2024年第4期16-20,共5页SHAANXI TRANSPORT SCIENCE & EDUCATION RESEARCH

摘　　要：在快速发展的自动驾驶技术领域中,精确的路径追踪与高效的行驶策略是提升自动驾驶汽车性能的关键要素。随着云计算、大数据和人工智能技术的不断进步,利用这些技术来模拟、训练和优化自动驾驶系统已成为行业内的主流趋势。基于AWS DeepRacer平台的自动驾驶汽车模拟测试与优化,旨在通过理论与实践的结合,提升自动驾驶汽车的线路追踪精度与行驶效率。利用AWS DeepRacer的先进功能,构建了自动驾驶汽车的模拟环境,并通过设计的奖励函数与策略、细致调整的超参数以及PPO与SAC算法的应用与优化,实现了对自动驾驶汽车行为的深度调控,为未来的实际应用提供宝贵的经验和技术积累。

关 键 词：AWS DeepRacer 自动驾驶 奖励函数 PPO算法 SAC算法 模型改进 

分 类 号：U239.5[交通运输工程—道路与铁道工程]