Prioritized experience replay-based DDQN for Unmanned Vehicle Path Planning

运动规划 计算机科学 路径(计算) 航空学 人工智能 工程类 计算机网络 机器人
作者
Lipeng Liu,Letian Xu,Jiabei Liu,Haopeng Zhao,Tongzhou Jiang,Tianyao Zheng
出处
期刊:Cornell University - arXiv 被引量:4
标识
DOI:10.48550/arxiv.2406.17286
摘要

Path planning module is a key module for autonomous vehicle navigation, which directly affects its operating efficiency and safety. In complex environments with many obstacles, traditional planning algorithms often cannot meet the needs of intelligence, which may lead to problems such as dead zones in unmanned vehicles. This paper proposes a path planning algorithm based on DDQN and combines it with the prioritized experience replay method to solve the problem that traditional path planning algorithms often fall into dead zones. A series of simulation experiment results prove that the path planning algorithm based on DDQN is significantly better than other methods in terms of speed and accuracy, especially the ability to break through dead zones in extreme environments. Research shows that the path planning algorithm based on DDQN performs well in terms of path quality and safety. These research results provide an important reference for the research on automatic navigation of autonomous vehicles.
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