1.Carla Server Carla目前的稳定版为0.8.2,https://github.com/carla-simulator/carla/releases/tag/0.8.2 即可下载,linux解压后命令行执行 $ ./CarlaUE4.sh 这将启动一个全屏的仿真窗口,你能使用WASD驾驶车辆 实验中往往增加各种参数进行配置 $ ./CarlaUE4.sh
早在半个多月前,华为诺亚方舟举办的DAI2020 SMARTS自动驾驶挑战赛已经结束了,一直没写总结,一方面是想等前五名的汇报ppt发出来,可是官方一直没有公布ppt,我也就拿当时参加DAI会议的录制视频作参考写了总结。 虽然比赛结果很可惜,没有拿到前五获奖,只取得了第七,但好歹也花费了2个月时间,不写点总结都对不起自己2个月的努力。 比赛介绍 比赛背景 为了推动自动驾驶的前沿研究
在强化学习的训练过程中,常常会遇见以下问题在某一环境中可以work的超参数拿去训练别的环境却训练不出来训练时熵在增大训练动作达到边界本文通过调试几个环境的案例来探究强化学习的调参方法 1 pendulum 摆锤这个环境可以看做连续控制中的入门环境了,环境初始时在一个随机的位置,目标是将其摆动以使其保持直立,它的状态维度为3,动作维度为1 拟使用PPO解决这个问题,ppo的流程如下:
1.值函数定义 1.1 V函数 我们先看一下经典的最短路问题,假设我们要求出起点s到终点g的最短路 我们定义 为 到终点 的最短路, 为 到终点 的最短路,以此类推,为了求出这个最短路,我们从终点开始算起: 对终点 来说,自己到自己的最短路为0。对顶点 来说,只有它自己和终点 有路径,故顶点 到 的最短路由这条路径的权重和 相加对顶点 来说,有两个选择
以下内容翻译自open ai 的spinning up文档,同时加入了一些自己的理解。原始内容来自spinningup RL(强化学习)的主要特征是智能体和环境,环境是智能体交互的世界,在每一步的交互中,智能体看到(可能是部分的看到)世界状态的观测,然后决定采取的行动。环境随着智能体的行动而改变,也可能随着自己改变。 智能体能感知到来自环境的reward(奖励)信号,这是一个告诉它
强化学习实验中的绘图技巧-使用seaborn绘制paper中的图片 使用seaborn绘制折线图时参数数据可以传递ndarray或者pandas,不同的源数据对应的其他参数也略有不同. 1. ndarray 先看一个小例子 def getdata(): basecond = [[18, 20, 19, 18, 13, 4, 1],
强化学习环境学习-gym[atari] 0. gym 核心 这部分的代码在gym/core.py中, 原始基类为Env,主要可调用step,reset,render,close,seed几个方法,大体框架如下 class Env(object): def reset(self): pass def step(self, action):
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