[发明专利]一种基于深度强化学习的多传感器在线标定方法及系统有效
| 申请号： | 202010207680.X | 申请日： | 2020-03-23 |
| 公开（公告）号： | CN111323069B | 公开（公告）日： | 2021-08-24 |
| 发明（设计）人： | 谢国涛;秦晓辉;徐彪;王晓伟;边有钢;胡满江;杨泽宇;胡展溢;钟志华 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G01D18/00 | 分类号： | G01D18/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州容大知识产权代理事务所(普通合伙) 44326 | 代理人： | 刘新年 |
| 地址： | 100084 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种基于深度强化学习的多传感器标定方法及系统，该专利提供一种基于深度神经网络和强化学习的多模型目标状态预测方法，有效应对多模型融合的复杂的强非线性环境表达与目标状态长时间预测问题，有助于提高目标状态预测精度和预测时长，实现多模型融合的在线参数自修正。该专利提供的标定方法具有优势：1）自适应环境场景变化，自调节多模型目标状态预测参数；2）提高目标状态预测精度；3）提高目标状态预测时间长度；4）在线自学习多模型预测参数，提高动态场景下目标状态预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 传感器 在线 标定 方法 系统 | ||
【主权项】：
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