关于自动驾驶:不想自己开车Python帮你搞定自动驾驶

原文：不想本人开车，Python帮你搞定主动驾驶

01 装置环境

gym是用于开发和比拟强化学习算法的工具包，在python中装置gym库和其中子场景都较为简便。装置gym：

pip install gym

装置主动驾驶模块，这里应用Edouard Leurent公布在github上的包highway-env（链接：https://github.com/eleurent/h…）：

pip install --user git+https://github.com/eleurent/highway-env

其中蕴含6个场景：
高速公路——“highway-v0”
汇入——“merge-v0”
环岛——“roundabout-v0”
泊车——“parking-v0”
十字路口——“intersection-v0”
赛车道——“racetrack-v0”
具体文档能够参考这里：https://highway-env.readthedo…

02 配置环境

装置好后即可在代码中进行试验（以高速公路场景为例）：

import gym
import highway_env
%matplotlib inline

env = gym.make('highway-v0')
env.reset()
for _ in range(3):
    action = env.action_type.actions_indexes["IDLE"]
    obs, reward, done, info = env.step(action)
    env.render()

运行后会在模拟器中生成如下场景：

绿色为ego vehicle env类有很多参数能够配置，具体能够参考原文档。

03 训练模型

3.1 数据处理

(1)stat
ehighway-env包中没有定义传感器，车辆所有的state (observations) 都从底层代码读取，节俭了许多后期的工作量。依据文档介绍，state (ovservations) 有三种输入形式：Kinematics，Grayscale Image和Occupancy grid。
Kinematics
输入V*F的矩阵，V代表须要观测的车辆数量（包含ego vehicle自身），F代表须要统计的特色数量。例：

数据生成时会默认归一化，取值范畴：[100, 100, 20, 20]，也能够设置ego vehicle以外的车辆属性是地图的相对坐标还是对ego vehicle的绝对坐标。
在定义环境时须要对特色的参数进行设定：

config = \
    {
    "observation":
          {
        "type": "Kinematics",
        #选取5辆车进行察看（包含ego vehicle）
        "vehicles_count": 5,
          #共7个特色
        "features": ["presence", "x", "y", "vx", "vy", "cos_h", "sin_h"],
         "features_range":
             {
            "x": [-100, 100],
            "y": [-100, 100],
            "vx": [-20, 20],
            "vy": [-20, 20]
            },
        "absolute": False,
        "order": "sorted"
        },
    "simulation_frequency": 8,  # [Hz]
    "policy_frequency": 2,  # [Hz]    }

Grayscale Image
生成一张W*H的灰度图像，W代表图像宽度，H代表图像高度
Occupancy grid
生成一个WHF的三维矩阵，用W*H的表格示意ego vehicle四周的车辆状况，每个格子蕴含F个特色。
(2) action
highway-env包中的action分为间断和离散两种。连续型action能够间接定义throttle和steering angle的值，离散型蕴含5个meta actions：

        0: 'LANE_LEFT',
        1: 'IDLE',
        2: 'LANE_RIGHT',
        3: 'FASTER',
        4: 'SLOWER'    }

(3) reward
highway-env包中除了泊车场景外都采纳同一个reward function：

这个function只能在其源码中更改，在外层只能调整权重。（泊车场景的reward function原文档里有，懒得打公式了……）

3.2 搭建模型

DQN网络的构造和搭建过程曾经在我另一篇文章中探讨过，所以这里不再具体解释。我采纳第一种state示意形式——Kinematics进行示范。
因为state数据量较小（5辆车*7个特色），能够不思考应用CNN，间接把二维数据的size[5,7]转成[1,35]即可，模型的输出就是35，输入是离散action数量，共5个。

import torch
import torch.nn as nn
from torch.autograd import Variable
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
import torchvision.transforms as T
from torch import FloatTensor, LongTensor, ByteTensor
from collections import namedtuple
import random 
Tensor = FloatTensor

EPSILON = 0    # epsilon used for epsilon greedy approach
GAMMA = 0.9
TARGET_NETWORK_REPLACE_FREQ = 40       # How frequently target netowrk updates
MEMORY_CAPACITY = 100
BATCH_SIZE = 80
LR = 0.01         # learning rate

class DQNNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(DQNNet,self).__init__()
        self.linear1 = nn.Linear(35,35)
        self.linear2 = nn.Linear(35,5)
    def forward(self,s):
        s=torch.FloatTensor(s)
        s = s.view(s.size(0),1,35)
        s = self.linear1(s)
        s = self.linear2(s)
        return s

class DQN(object):
    def __init__(self):
        self.net,self.target_net = DQNNet(),DQNNet()
        self.learn_step_counter = 0
        self.memory = []
        self.position = 0
        self.capacity = MEMORY_CAPACITY
        self.optimizer = torch.optim.Adam(self.net.parameters(), lr=LR)
        self.loss_func = nn.MSELoss()

    def choose_action(self,s,e):
        x=np.expand_dims(s, axis=0)
        if np.random.uniform() < 1-e:
              actions_value = self.net.forward(x)
              action = torch.max(actions_value,-1)[1].data.numpy()
              action = action.max()
        else:
              action = np.random.randint(0, 5)
        return action

    def push_memory(self, s, a, r, s_):
        if len(self.memory) < self.capacity:
            self.memory.append(None)
        self.memory[self.position] = Transition(torch.unsqueeze(torch.FloatTensor(s), 0),torch.unsqueeze(torch.FloatTensor(s_), 0),\
                                                torch.from_numpy(np.array([a])),torch.from_numpy(np.array([r],dtype='float32')))#
        self.position = (self.position + 1) % self.capacity
    def get_sample(self,batch_size):
        sample = random.sample(self.memory,batch_size)
        return sample

    def learn(self):
        if self.learn_step_counter % TARGET_NETWORK_REPLACE_FREQ == 0:
            self.target_net.load_state_dict(self.net.state_dict())
        self.learn_step_counter += 1

        transitions = self.get_sample(BATCH_SIZE)
        batch = Transition(*zip(*transitions))
        b_s = Variable(torch.cat(batch.state))
        b_s_ = Variable(torch.cat(batch.next_state))
        b_a = Variable(torch.cat(batch.action))
        b_r = Variable(torch.cat(batch.reward))

        q_eval = self.net.forward(b_s).squeeze(1).gather(1,b_a.unsqueeze(1).to(torch.int64))
        q_next = self.target_net.forward(b_s_).detach() #
        q_target = b_r + GAMMA * q_next.squeeze(1).max(1)[0].view(BATCH_SIZE, 1).t()
        loss = self.loss_func(q_eval, q_target.t())
        self.optimizer.zero_grad() # reset the gradient to zero
        loss.backward()
        self.optimizer.step() # execute back propagation for one step
        return loss
Transition = namedtuple('Transition',('state', 'next_state','action', 'reward'))

3.3 运行后果

各个局部都实现之后就能够组合在一起训练模型了，流程和用CARLA差不多，就不细说了。
初始化环境（DQN的类加进去就行了）：

import gym
import highway_env
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import time
config = \
    {
    "observation":
        {
        "type": "Kinematics",
        "vehicles_count": 5,
        "features": ["presence", "x", "y", "vx", "vy", "cos_h", "sin_h"],
        "features_range":
            {
            "x": [-100, 100],
            "y": [-100, 100],
            "vx": [-20, 20],
            "vy": [-20, 20]
            },
        "absolute": False,
        "order": "sorted"
        },
    "simulation_frequency": 8,  # [Hz]
    "policy_frequency": 2,  # [Hz]
    }
    
env = gym.make("highway-v0")
env.configure(config)

训练模型：

dqn=DQN()
count=0

reward=[]
avg_reward=0
all_reward=[]

time_=[]
all_time=[]

collision_his=[]
all_collision=[]
while True:
    done = False
    start_time=time.time()
    s = env.reset()

    while not done:
        e = np.exp(-count/300)  #随机抉择action的概率，随着训练次数增多逐步升高
        a = dqn.choose_action(s,e)
        s_, r, done, info = env.step(a)
        env.render()

        dqn.push_memory(s, a, r, s_)

        if ((dqn.position !=0)&(dqn.position % 99==0)):
            loss_=dqn.learn()
            count+=1
            print('trained times:',count)
            if (count%40==0):
                avg_reward=np.mean(reward)
                avg_time=np.mean(time_)
                collision_rate=np.mean(collision_his)

                all_reward.append(avg_reward)
                all_time.append(avg_time)
                all_collision.append(collision_rate)
                plt.plot(all_reward)
                plt.show()
                plt.plot(all_time)
                plt.show()
                plt.plot(all_collision)
                plt.show()

                reward=[]
                time_=[]
                collision_his=[]

        s = s_
        reward.append(r)
        
    end_time=time.time()
    episode_time=end_time-start_time
    time_.append(episode_time)
       
    is_collision=1 if info['crashed']==True else 0
    collision_his.append(is_collision)

我在代码中增加了一些画图的函数，在运行过程中就能够把握一些要害的指标，每训练40次统计一次平均值。
均匀碰撞发生率：

epoch均匀时长(s)：

均匀reward：

能够看出均匀碰撞发生率会随训练次数增多逐步升高，每个epoch继续的工夫会逐步缩短（如果产生碰撞epoch会立即完结）。

关于自动驾驶:不想自己开车Python帮你搞定自动驾驶

01 装置环境

02 配置环境

03 训练模型

3.1 数据处理

3.2 搭建模型

3.3 运行后果

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