【标题】Prioritized Experience-Based Reinforcement Learning With Human Guidance for Autonomous Driving

【作者团队】Jingda Wu , Zhiyu Huang , Wenhui Huang , Chen Lv

【发表日期】2022.6.10

【论文链接】https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9793564

【推荐理由】为了解决优化和控制问题，强化学习（RL）需要熟练的定义和出色的计算能力，这可能会影响其发展前景。在 RL 中引入人工指导是提高学习效率的一种有效途径。本文建立了一个全面的基于人工引导的 RL 框架。为了提高 RL 算法的效率和性能，提出了一种新的适用于 RL 过程中人工引导的优先经验重放机制。为了减轻人类参与者的繁重工作量，基于增量式在线学习方法建立了模拟人类行为的行为模型。本文设计了两个具有挑战性的自主驾驶任务来评估所提出的算法。通过实验验证了该算法的训练性能、测试性能和学习机制。与最新方法的比较结果表明，本文的算法在学习效率、性能和鲁棒性方面具有优势。


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