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基于carla的模仿学习（附数据集CORL2017）更新中........

article 2025/3/21 7:31:49

1.模仿学习

把专家的示范数据，拆分成状态和动作对以后，就看到这些数据，看起来就是些有标记的数据。也就是说我们可以看到每一个状态上面，专家都做了什么动作？让机器学习连续动作的直观想法是，用一种监督学习的方式，可以把这个状态作为我们监督学习里面的样本，动作作为监督学习里面的标记，把我们的状态当成神经网络的输入，把神经网络输出当成动作，最后用期望的动作，教机器学习状态和动作之间的相对应关系。如果我们这里的动作是一个理想的动作，我们可以用一些分类的算法，如果这里是一个控制的动作，我们可以用一些回归的方法。
以CORL2017数据集为例
state：图片
action：acc brake steer

2.模仿学习分类

2.1行为克隆

2.2逆强化学习
（本文使用COLR数据集进行基于行为克隆的模仿学习）

3.代码

3.1使用行为克隆进行模仿学习的代码（（python+tensorflow）一个模板，了解一下大概流程，后面会有详细解析））
借鉴AI天才学院

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
import numpy as np

# 生成示例专家示范数据
def generate_expert_data(num_samples):
    states = np.random.rand(num_samples, 4)
    actions = np.random.rand(num_samples, 2)
    return states, actions

# 构建行为克隆模型
def build_model(input_shape, output_shape):
    model = models.Sequential()
    model.add(layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=input_shape))
    model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
    model.add(layers.Dense(output_shape))
    model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
    return model

# 训练行为克隆模型
def train_model(model, states, actions, epochs=50, batch_size=32):
    model.fit(states, actions, epochs=epochs, batch_size=batch_size)

# 评估行为克隆模型
def evaluate_model(model, states, actions):
    loss = model.evaluate(states, actions)
    print(f"Evaluation loss: {loss}")

# 主函数
if __name__ == "__main__":
    num_samples = 1000
    states, actions = generate_expert_data(num_samples)
    model = build_model((4,), 2)
    train_model(model, states, actions)
    evaluate_model(model, states, actions)

3.2CORL数据集的数据采集
在这里插入图片描述