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基于最大熵强化学习框架的无人驾驶车道保持方法

866   编辑：管理员   来源：中冶有色技术网  
2023-03-19 07:00:46
本发明公开一种基于最大熵强化学习框架的无人驾驶车道保持方法，包括：(1)创建无人车仿真道路环境；设置环境车行驶策略和行人的运动模型，设计奖励函数以及碰撞检测条件；(2)利用深度神经网络近似状态值函数、动作值函数以及策略，并初始化网络参数；(3)获得无人车初始状态，使其与环境交互，收集数据，并存储到缓冲池；(4)对状态值函数网络、动作值函数网络以及策略网络进行更新；(5)对目标值函数网络进行更新，直到策略网络将近收敛；(6)将状态值网络优化目标中熵项系数置零，继续训练直到策略网络完全收敛；(7)对于训练好的策略模型，根据网络输出的动作概率分布，选择概率值最大的动作给无人车执行。
声明：
“基于最大熵强化学习框架的无人驾驶车道保持方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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