基于激光雷达的端到端强化学习自主赛车
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。该研究使用强化学习算法开发和训练了一个代理机器人，在模拟环境中利用激光和速度数据导航赛车，并在真实赛车场景中进行了实验评估，展示了强化学习算法在提高自主驾驶赛车性能方面的可行性和潜在优势。
本文介绍了使用最新的强化学习算法进行端到端驾驶研究的方法，通过使用前置摄像头的RGB图像，采用异步演员-评论家（A3C）框架，在真实的赛车游戏中学习车辆控制，并在不同的道路结构、图形和物理特性下进行评估。结果显示该方法能够快速收敛和更稳健地驾驶，并在看不见的赛道上和法定车速下进行了广义化证明，同时展示了一定的领域适应能力。
