[发明专利]基于强化学习的无人驾驶车辆城市交叉口通行方法有效
| 申请号： | 201810780418.7 | 申请日： | 2018-07-17 |
| 公开（公告）号： | CN108932840B | 公开（公告）日： | 2021-09-07 |
| 发明（设计）人： | 陈雪梅;杜明明;刘哥盟 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01;G08G1/017;G08G1/052;G08G1/08 |
| 代理公司： | 常州佰业腾飞专利代理事务所(普通合伙) 32231 | 代理人： | 滕诣迪 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于强化学习的无人驾驶车辆城市交叉口通行方法，步骤1、通过摄像法采集车辆连续运行状态信息和位置信息，包括速度、横向速度和加速度值、纵向速度和加速度值、行驶轨迹曲率值、油门开度和制动踏板压力；步骤2、通过聚类处理得到实际数据的特征运动轨迹和速度量；步骤3、通过指数加权移动平均的方法来处理原始数据；步骤4、利用NQL算法实现交叉口通行方法。本发明NQL算法在处理复杂的交叉路口场景时学习能力明显优于Q学习算法，以更少的训练数据在更短的训练时间内达到更好的训练效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 强化 学习 无人驾驶 车辆 城市 交叉口 通行 方法 | ||
【主权项】：
1.基于强化学习的无人驾驶车辆城市交叉口通行方法，其特征在于：步骤1、通过摄像法采集车辆连续运行状态信息和位置信息，包括速度、横向速度和加速度值、纵向速度和加速度值、行驶轨迹曲率值、油门开度和制动踏板压力；步骤2、通过聚类处理得到实际数据的特征运动轨迹和速度量；步骤3、通过指数加权移动平均的方法来处理原始数据；步骤4、利用NQL算法实现交叉口通行方法。
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