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一种跟驰状态下基于深度强化学习的驾驶避撞优化方法

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本发明涉及自动驾驶技术领域，具体涉及一种跟驰状态下基于深度强化学习的驾驶避撞优化方法。本发明利用深度强化学习构建模型，通过设置一套独立的评价指标体系来评价自动驾驶，而不是通过对比模型与人类驾驶员的差异来评价，可以更加智能的对驾驶避险行为进行学习。提供了一种驾驶避撞的策略，不仅可以对NGSIM实证数据进行训练，还可以对驾驶仿真数据等进行训练，得到的结果具有通用性。本发明虽是一种跟驰场景下的驾驶避撞策略，但设置新的场景进行模型的训练进行的改动并不大，依然保有很强的可行性。本发明采用了较为复杂的奖励函数，对于得分的评价更加客观和准确。

著录项

公开/公告号CN113901718A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-01-07

原文格式PDF
申请/专利权人长安大学;
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申请/专利号CN202111182564.8
发明设计人王驰恒;康凯;朱彤;魏田正;
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申请日2021-10-11
分类号G06F30/27(20200101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构11357 北京同辉知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人梁语嫣
地址 710000 陕西省西安市雁塔区南二环路中段
入库时间 2023-06-19 13:35:32

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专利
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外文文献

1. 一种跟驰状态下基于深度强化学习的驾驶避撞优化方法 [P] . 中国专利： CN113901718A . 2022-01-07
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3. COLLISION AVOIDANCE APPARATUS, COLLISION AVOIDANCE SYSTEM, AND DRIVING SUPPORT METHOD [P] . 美国专利： US2018114443A1 . 2018-04-26

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