[发明专利]基于虚拟环境和深度双Q网络的自动驾驶小车训练方法在审

专利信息
申请号: 201911135830.4 申请日: 2019-11-19
公开(公告)号: CN110850877A 公开(公告)日: 2020-02-28
发明(设计)人: 杜涛;张琪;田常正 申请(专利权)人: 北方工业大学
主分类号: G05D1/02 分类号: G05D1/02;G06N3/04;G06N3/08;G06N7/00;G06T7/12;G06T7/13;G06T7/168;G06T17/05
代理公司: 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 代理人: 邓治平
地址: 100144 *** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明涉及基于虚拟环境和深度双Q网络的自动驾驶小车训练方法,包括:基于Unity构建小车赛道虚拟环境;建立Websocket协议下的Unity与自动驾驶小车模型的通信连接;建立表征小车自动驾驶过程的马尔科夫模型,改造深度双Q网络算法训练自动驾驶模型;配置实体小车软硬件环境,迁移已训练小车自动驾驶模型;测试真实赛道下实体小车训练模型的自动驾驶操作。本方法使用虚拟环境训练模型,实现自动驾驶训练算法模型对复杂环境和路况的鲁棒性。本发明借助深度双Q网络算法,避免Q值估值大造成训练复杂性高的问题,使训练过程简单快速。本发明具有鲁棒性强、速度快、成本低等优点。可应用到智能交通、航空航天、机器人等领域的无人驾驶操作的训练和学习。
搜索关键词: 基于 虚拟 环境 深度 网络 自动 驾驶 小车 训练 方法
【主权项】:
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