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[人工智能]matlab实现基于Qlearn强化学习的超车换道

前言

本示例包括
创建车道环境
creat_map_simple
update_vehicles
创建智能体Q


提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考

一、环境创建

1.主车和障碍车初始化

随机初始化障碍车

2.绘制车道线

backcolor = [0 0 0];
        set(gca,'color',backcolor);
         figure(1);
         axis([-1 5 0 length_map]);
         hold on;
         %灰色路肩 白色线 黑色路面
         env.h_map1 = plot([1 1], [0 length_map], 'w--','Linewidth',5);
         env.h_map2 =plot([2 2], [0 length_map], 'w--','linewidth',5);
         env.h_map3 =plot([0.5 0.5], [0 length_map], 'color',[0.5 0.5 0.5],'linewidth',5);
         env.h_map4 =plot([2.5 2.5], [0 length_map], 'color',[0.5 0.5 0.5],'linewidth',5);

在这里插入图片描述

3.绘制主车和障碍车

env.h_hv = drawcar(env.hv.lane,env.hv.pos);
env.h_ov = drawcar(env.ov.lane,env.ov.pos);
%画车
function [car] = drawcar(line,pos)
%DRAWCAR 此处显示有关此函数的摘要
%in 中心点坐标
%out 绘制线条
%   此处显示详细说明
x=line;
y=pos;
w=0.06;
h=3;
if(length(y)<=1)
    axis([0 4 y-15 y+30]);
    car = plot([x-w,x+w],[y,y],'y',[x-w,x+w],[y+h,y+h],'y',[x-w,x-w],[y,y+h],'y',[x+w,x+w],[y,y+h],'y');
else
    car = plot(x,y,'ys','markersize',10);
end
end

在这里插入图片描述

二、创建智能体

暂略过

总结

训练还不稳定
车辆反复横跳
突然撞车
无脑跟车

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加:2022-04-14 23:56:33  更:2022-04-14 23:59:41 
 
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