单智能体carla强化学习实战工程介绍

有三个工程:
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Ray_Carla: 因为有的论文用多进程训练强化学习,包括ray分布式框架等,这里直接放了一个ray框架的示例代码,是用sac搭建的,obs没用图像,是数值状态向量值(速度那些)。
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Ray_Carla只有v1.0一个更新版本,当然,后续更新可能会增加v2.0,v3.0…,依此类推。

Carla_DRL: 单进程的RL的训练版本之一,目前主要包括三个场景,点到点导航,鬼探头,急刹车,其他场景都可以自行创建。算法包括:PPO,DQN和SAC,这里只有PPO用了视觉图像(用的语义分割图像),训练效果还算可以,但是此种方法需要先训练vae编码器,只用cnn网络处理图像是训不出来的。而vae编码器有个问题,就是出现均值方差为None。
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目前Carla_DRL有三个版本,v3.0是最新的,点进去可以看到代码,下载或者git clone,当然,后续更新可能会增加v4.0,v5.0…,依此类推。

Carla_Deepmdp_RL: 单进程的RL的训练版本之一,目前主要包括2个场景,高速公路和鬼探头,其他场景都可以自行创建。这个deepmdp的目的,就是解决Carla_DRL中,sac等算法不加vae直接输入原始图像无法训练出很好的拟合效果的问题,所以加了一个deepmdp+sac算法的工程,这个工程可以用来跑顶会论文的baseline。理论上,后续的ddpg等新的rl算法都可以在deepmdp基础上加。

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Carla_Deepmdp_RL只有v1.0一个更新版本,当然,后续更新可能会增加v2.0,v3.0…,依此类推。

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