无人驾驶汽车代理在CARLA仿真器中的实现：Autonomous-Vehicles-Agent

简介：
《Autonomous-Vehicles-Agent》是基于CARLA仿真平台开发的一款无人驾驶汽车代理系统，实现了高效的路径规划与自主驾驶功能。 我的论文课题是使用深度强化学习的自动驾驶汽车。在CARLA Simulator中实现了一个代理，该代理仅通过两个前置摄像头就能安全、快速地导航车辆。这个代理已经学会了如何利用深度强化学习算法进行车道内的导航操作。开发工作是在Python环境下完成的，并且包含有8个视频文件（mp4格式），展示了车辆在模拟器中的行驶情况。 为了验证代理的有效性，我们设计了预先定义的不同路线来进行测试，这些路线对于代理人来说是全新的。实验结果显示出了非常令人振奋的效果！ 所使用的Python库包括卡拉API、暴躁的Matplotlib、张量流凯拉斯特工和Tensorflow-Addons等。 传感器方面采用了碰撞检测器以及具备语义分割功能的RGB相机和深度相机。 具体算法部分，我们使用了DQN（Deep Q-Network）、N步DQN及DDQN（Double DQN）进行了研究。