Autonomous Vehicle Control using Deep Reinforcement Learning

Abstract

Diese Thesis befasst sich mit der Entwicklung eines autonomen Fahrzeugsteuerungssystems anhand von Deep Neural Networks, die mit Reinforcement Learning in einer 3DSimulationsumgebung trainiert werden. Das System wird auf einem ferngesteuerten Modellauto implementiert und in einer realen Versuchsumgebung getestet.

In this thesis, an autonomous vehicle control system is developed using Deep Neural Networks, which are trained using reinforcement learning in a 3D simulation environment. The resulting system is implemented on a remote control car and tested in a real-world experimental environment.