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第二十五期“上海交通大学大学生创新实践计划”项目
基于深度强化学习的端到端自动驾驶导航研究
创新训练项目
工学
电子信息类
创新类
密西根学院
潘逸骏
学生
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王琳博士，现任职上海交通大学自动化系教授，美国哈佛大学及麻省理工学院访问副教授。主要围绕网络化系统的分析、控制与优化等方向开展研究，在本领域国际知名期刊（如Automatica、IEEE TNNLS、IEEE IoT Journal、IEEE Trans. Cybernetics等）发表SCI期刊论文50余篇，主持国家自然科学基金面上项目（2项）、青年项目、上海市自然科学基金（原创探索类项目）、上海汽车工业科技发展基金会项目，参与国家重点研发计划项目、国家自然科学基金重点项目等多项。
指导老师对于自动驾驶导航与定位方面有一定的研究成果，能够给予充分的支持与指导，在实验条件方面，实验室配备有高性能仿真计算平台与高性能计算机，并且具有多台移动机器人平台与传感器，这些设备都对项目开展实验能提供重要支持。
指导教师为本申报项目配套 5000 元经费支持；实验室提供实验设备与计算资源支持，多种高精度先进传感器可提供使用，并且博士生可以指导本科生科研；且实验室在该领域具有前期研究基础，这些能够为本项目的顺利完成打下坚实基础。
基于深度强化学习的端到端自动驾驶是通过深度强化学习相关算法，以端到端处理的模式实现自动驾驶中导航的任务。本项目将基于国内外现有算法模型对传统的多模块自动驾驶模型改善，开发端到端的自动驾驶模型。本项目还将在仿真平台上实验端到端自动驾驶模型，并且通过平台结果反馈对模型进行评估。