《表3 测试路线的平均偏差》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于深度时空Q网络的定向导航自动驾驶运动规划》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

注：“*”表示未完成测试路线。

本文对奖励函数中不同超参数ζ训练出的模型进行了测试：当ζ=0.1时汽车更加注重横向奖励，使其在各条路径平均偏差都比较小，但无法完成有较多转弯的R5和R6路线；ζ=0.5和ζ=0.6时所有路径均能完成，但ζ=0.6时偏差距离小于ζ=0.5时的偏差距离；ζ=0.9时无法完成R3和R5。综合训练过程中不同ζ的训练效果和不同ζ模型的测试结果，可以看出，ζ=0.6时算法学习性能强，测试稳定性高，超参数ζ设置为0.6最为合适。