本发明公开了一种基于深度强化学习的车辆自动循迹驾驶方法，包括如下步骤：步骤1、构建双重深度Q网络进行图像特征提取；步骤2、采用经验回放方案进行环境交互训练样本采集和双重网络训练；步骤3、采用RMSprop算法优化网络的训练过程；步骤4、采用训练完毕的双重深度网络进行预测，进而实现自动循迹驾驶。本发明采取深度强化学习方法，直接实现从图像采集到车辆控制的端到端网络建立，避免了传统方法中复杂的PID控制环节，并且采用双重深度网络进行动作预测，可以有效减少单一深度强化学习网络中最大化偏差带来的性能损失。
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来源：北方有色网
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