Python实现自动驾驶

主要观点总结

本文主要介绍了在highway-env环境中安装、配置、训练模型的过程，包括环境的安装、配置，DQN网络的结构和搭建过程，以及训练模型的过程和运行结果。

关键观点总结

关键观点1: 环境的安装和配置

介绍了如何安装gym和highway-env库，以及配置环境的过程，包括选择状态（observation）的类型和参数、配置仿真频率和政策频率等。

关键观点2: DQN网络的结构和搭建

详细解释了DQN网络的结构，包括输入、输出和隐藏层的设计，以及前向传播的过程。还介绍了如何搭建DQN网络，包括选择action的方式、reward的设计等。

关键观点3: 训练模型的过程和运行结果

描述了如何使用DQN网络进行训练，包括初始化环境、配置参数、选择action、存储记忆、学习等过程。还展示了训练过程中的一些关键指标，如平均碰撞发生率、epoch平均时长、平均reward等。

关键观点4: 总结

对highway-env环境进行了评价，指出其优点和缺点，如抽象化程度高、适合端到端的算法设计和测试，但研究起来不太灵活。

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