本申请涉及人工智能领域,具体涉及自动驾驶领域,提供一种运动规划的方法与装置,该方法包括:获取驾驶环境信息,驾驶环境信息包括动态障碍物的位置信息;将驾驶环境信息的状态表征输入训练后的强化学习网络模型,获取强化学习网络模型输出的预测时域,预测时域表示对动态障碍物进行运动轨迹预测的时长或者步数;利用预测时域进行运动规划。预测时域是通过强化学习得到的,从而可以随驾驶环境的改变而动态改变的,可以实现在自动驾驶车辆与动态障碍物交互过程中使得自动驾驶车辆可以灵活应对动态障碍物。
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我是此专利(论文)的发明人(作者)