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363-基于加强学习的自动驾驶行为研究
　 发表时间：2018-06-25    阅读次数：

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主讲人：王品 助理研究员
邀请人：马万经 教授
时间：2018年06月29日（周五）15:00—17:00
地点：交通运输工程学院102会议室
主讲人简介
       王品，博士，现任加州大学伯克利分校助理研究员。毕业于同济大学道路与铁道工程专业，师从方守恩教授。目前主要从事基于深度学习的自动驾驶行为研究、路径规划、车辆行人互动等。
       目前参与多项加州大学伯克利分校的深度驾驶项目（Berkeley DeepDrive），如基于强化学习的匝道汇入、换道行为研究，基于逆加强学习的驾驶风格研究，基于博弈论的驾驶决策研究，并与多家汽车企业的研发部门、视频处理的软硬件公司有项目合作项目。在国际期刊和学术会议上发表论文16篇。
主讲内容简介
       报告对加州大学伯利分校Berkeley DeepDrive研究方向的介绍，主要分为视觉研究的最新动态、自动驾驶的研究动态、机器人的研究动态。
       在此基础上，重点介绍基于加强学习的驾驶行为研究，如匝道汇入行为、换道行为。
       进而将加强学习应用到控制中，面临着巨大的挑战。如在自动驾驶车辆的控制中，动作空间 (action space)是的连续性，且周围的驾驶环境是动态、互动的。如何在保证计算实时性的条件下，基于加强学习，使自动驾驶车辆学得在复杂交通环境下安全、高效、平稳的驾驶策略，是本次报告的主要内容。

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