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基于强化学习的多目标复杂交通场景下自动驾驶解决方法

1024   编辑：管理员   来源：中冶有色技术网  
2023-03-19 07:01:15
本发明公开一种基于强化学习的多目标复杂交通场景下自动驾驶解决方法，该方法可以使用一套强化学习自动驾驶建模方法处理所有交通场景，具有较好的通用性。强化学习综合建模基于传统强化学习框架，使用环境感知信息及结合人类知识提取的特征量作为观测空间。模型训练基于时变训练策略，提高训练速度和策略应用的泛化性。为对其形式安全性作进一步保障，还提出了基于长短时记忆(LSTM)网络的危险动作识别器与基于人类知识体的规则约束器，从环境中采样并训练危险动作识别器，使车辆具备识别危险动作与危险场景的能力，并针对特定情形设计规则约束对输出动作加以限制，可以大大提高安全性，减少碰撞次数，以保障车辆的行驶安全。
声明：
“基于强化学习的多目标复杂交通场景下自动驾驶解决方法” 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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