机构名称：
¥ 1.0
摘要：这项工作评估并分析了模仿学习（IL）和可区分模型预测控制（MPC）的组合，以应用类似人类的自主驾驶。我们将MPC与基于层次学习的政策相结合，并在开环和闭环中衡量其与人类驾驶特征的安全性，舒适性和相似性相关的指标。我们还展示了通过闭环训练增强开环行为克隆的价值，以进行更强大的学习，从而通过MPC使用的状态空间模型近似策略梯度。我们对巷道控制系统进行实验评估，从固定基础驾驶模拟器上收集的示范中学到的学历，并表明我们的模仿策略接近了人类驾驶风格的偏好。
评估基于MPC的模仿学习对人类的自主驾驶
主要关键词
相关文件推荐
