highway-env

highway-env DDPG训练结果展示

训练结果的一个展示，具体代码可以参考我的这个专栏的代码分享部分原始代码本文展示的结果就是在原始代码的基础上增加了一个学习率衰减，该结果仅为一个初步训练结果，结果连接如下https://www.bilibili.com/video/BV1iq4y1t7V2?spm_id_from=333.999.0.0
飞飞呀·2023-11-21 01:14

关于highway-env环境不存在的问题解决过程

由于第一次使用的highway-env版本为1.7.1（gym版本为0.26.2），该版本不支持使用gymnasium，在github中原作者的回应为thisisbecausegymnasiumisonlyusedforthedevelopmentversionyet
Britney838·2023-11-21 01:13

关于highway-env自定义自己的环境过程

最开始我的highway-env版本为1.8.1，按照如下操作一直创建不成功，报错显示为gymnasium.error.NameNotFound:Environmentmymergedoesn'texist.Didyoumean
Britney838·2023-11-21 01:13

Ubuntu下的highway-env仿真环境搭建

项目地址GitHub-Farama-Foundation/HighwayEnv:Aminimalistenvironmentfordecision-makinginautonomousdrivinghighway-envDocumentation项目依托于作者的博士论文SafeandEfficientReinforcementLearningforBehaviouralPlanninginAuto
DadaguaiGeneral·2023-11-21 01:41

基于PPO自定义highway-env场景的车辆换道决策

环境初始化测试的代码可见博客highway-env自
Colin_Fang·2023-11-21 01:40

【Highway-env】IntersectionEnv代码阅读

文章目录主要完成任务代码结构1.actionspace2.default_config3.reward_agent_rewards_agent_reward_reward_rewards小结4.terminated&truncated5.reset_make_road_make_vehicles_spawn_vehicle6.step主要完成任务IntersectionEnv继承自Abstract
yuan〇·2023-11-21 01:39

基于DQN强化学习的高速路决策控制

基于DQN强化学习的高速路决策控制依赖包gym==0.21.0stable-baselines3==1.6.2highway-env==1.5环境测试highway-env环境介绍：highway-envimportgymimporthighway_env
Colin_Fang·2023-10-31 14:08

highway-env自定义高速路环境

highway-env自定义高速路环境问题描述highway-env自车（egovehicle）初始状态（位置，速度）可以根据给出的API进行设置，但周围车辆（othervehicles）初始状态为随机生成
Colin_Fang·2023-04-17 12:23

2023年highway-env更新之后的使用记录（含DDQN,DuelingDQN,DDQN+OtherChanges） 入门到入土，再踩坑就不玩原神了

写在前面：在学习自动驾驶领域上的强化学习过程中，我决定使用highwy-env库建设的模拟器来进行环境构建，但是翻阅了众多教程（包含国内国外）之后，发现教程内容过旧，因为随着2023年的到来，highway-env
daxuanzi515·2023-04-17 12:51

highway-env更改环境配置

前言关于在模型训练过程中需要更改某些配置来使车辆运行或道路满足某些特殊需要，首先需要打开该项目的源文件的安装位置（本人是先安装的python，并通过pip安装的该环境的库）：C:\Users\你的用户名\AppData\Local\Programs\Python\Python36\Lib\site-packages\highway_env1、车辆的加、减速度区间以及转向区间在利用强化学习对车辆进行
飞飞呀·2023-01-13 10:36

highway-env自定义自己的环境经验分享

自己录制了以下自定义自己环境的一个详细的经验分享，希望对大家会有帮助网址如下highway-env创建自己的环境（1）_哔哩哔哩_bilibilihighway-env创建自己的环境（2）_哔哩哔哩_bilibili
飞飞呀·2023-01-13 10:36

用于强化学习的自动驾驶仿真场景highway-env(3)： rewards，graphics

在用于强化学习的自动驾驶仿真场景highway-env(2)：obs，action，dynamics中，我们详细说明仿真环境中的环境如何构建，车辆的action都有哪些，如何对车辆进行运动学建模以及进行相应的横纵向控制
little_miya·2023-01-13 10:01

用于强化学习的自动驾驶仿真场景highway-env(1)

在强化学习过程中，一个可交互，可定制，直观的交互场景必不可少。最近发现一个自动驾驶的虚拟环境，本文主要来说明下如何使用该environment具体项目的github地址一、定制环境quicklyexperience如下代码可以快速创建一个envimportgymimporthighway_envfrommatplotlibimportpyplotaspltenv=gym.make('highway
little_miya·2023-01-13 10:30

用于强化学习的自动驾驶仿真场景highway-env(2)： obs，action，dynamics

在用于强化学习的自动驾驶仿真场景highway-env(1)中，我们简要说明如何使用该仿真场景。本文重心为关键的场景配置说明。I、Observation所有的环境都包含观测模型。
little_miya·2023-01-13 10:30

自定义构建用于强化学习的自动驾驶仿真场景highway-env

本文基于前几篇对highway场景的介绍，来说明如何实现自定义仿真场景。1.setupfiles定义自己的Env.py，继承AbstractEnv抽象类中的几个重点函数：default_config()：配置文件的载入define_spaces()：选择observation和action类型step()：按照策略更新频率执行actionrender()：渲染整个环境2.createthescen
little_miya·2023-01-13 10:30

基于highway-env的DDPG-pytorch自动驾驶实现

前言在利用强化学习进行自动驾驶开发时，虽然目前已经有了CARLA、CARSIM、TORCS等一系列开发环境，但针对本硕等一些电脑配置不高的学生党来说，一个可编辑性高、上手难度不大、不吃配置的开发环境，用来进行算法验证是非常必要的。环境的官方连接如下：https://highway-env.readthedocs.io/en/latest/优点1、对电脑配置要求不高；2、具有一定的车辆动力学模型；3
飞飞呀·2023-01-13 10:59

Python实现自动驾驶

安装gym：pipinstallgym安装自动驾驶模块，这里使用EdouardLeurent发布在github上的包highway-env（链接：https://github.com/eleurent/
程序员枸杞.·2022-11-27 14:12

DQN自动驾驶——python+gym实现

安装gym：pipinstallgym安装自动驾驶模块，这里使用EdouardLeurent发布在github上的包highway-env（原链接）：pipinstall--usergit+https:
Veronica1312·2022-10-24 12:28

不想自己开车，Python帮你搞定自动驾驶

安装gym：pip install gym安装自动驾驶模块，这里使用EdouardLeurent发布在github上的包highway-env（链接：https://github.com/eleurent
宋宋讲编程·2022-07-16 20:25

Python实现自动驾驶训练模型

安装gym：pipinstallgym安装自动驾驶模块，这里使用EdouardLeurent发布在github上的包highway-env：pipinstall--usergit+https://github
·2022-06-10 15:20

PID控制在自动驾驶中的应用举例（一）车速跟踪

安装highway-env环境highway-env是基于gym的开源环境，可以提供内置车辆运动学模型的虚拟2D强化学习驾驶环境，本文不涉及自动驾驶或强化学习的算法，只是借用其平台和运动学模型进行对车辆控
Veronica1312·2022-05-19 07:56
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