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【OpenAI】Python：基于 Gym-CarRacing 的自动驾驶项目（3） | 路径训练功能的实现 | 规划与决策 | 路径平滑 | 利用公式进行目标速度预测

8月前 作者：柠檬叶子C 分类：Toy博客 阅读(44) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【OpenAI】Python：基于 Gym-CarRacing 的自动驾驶项目（3） | 路径训练功能的实现 | 规划与决策 | 路径平滑 | 利用公式进行目标速度预测。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

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💭 写在前面： 本篇是关于多伦多大学自动驾驶专业项目的博客。GYM-Box2D CarRacing 是一种在 OpenAI Gym 平台上开发和比较强化学习算法的模拟环境。它是流行的 Box2D 物理引擎的一个版本，经过修改以支持模拟汽车在赛道上行驶的物理过程。模块化组件 (Modular Pipeline) 分为 低层次感知与场景解析、路径训练 和车辆控制，本章我们要讲解的内容是 路径训练 (Path training) 部分。

【OpenAI】Python：基于 Gym-CarRacing 的自动驾驶项目（3） | 路径训练功能的实现 | 规划与决策 | 路径平滑 | 利用公式进行目标速度预测

🔗 多伦多大学自动驾驶专项课程：Motion Planning 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-463607.html

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