[发明专利]一种基于强化学习的结构化道路无人驾驶决策规划方法有效
| 申请号： | 202010249138.0 | 申请日： | 2020-04-01 |
| 公开（公告）号： | CN111473794B | 公开（公告）日： | 2022-02-11 |
| 发明（设计）人： | 宋文杰;封志奇;付梦印;陈思园;张婷;杨毅 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G01C21/34 | 分类号： | G01C21/34;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 北京理工大学专利中心 11120 | 代理人： | 田亚琪 |
| 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结构化道路无人驾驶决策规划方法，结合强化学习和传统贝塞尔曲线轨迹生成方法的优点，利用DQN网络进行决策方法的训练，并根据决策信息利用贝塞尔曲线规划最优轨迹；本发明是在已知高精度地图、全局路径的前提下对智能车辆所在的局部行驶环境进行智能决策与规划，实现结构化道路下符合人类驾驶习惯的安全决策；利用DQN网络，输入多帧车辆所处的局部地图，得到的决策信息结合轨迹规划方法得到reward反馈，驱动DQN网络的更新。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 结构 道路 无人驾驶 决策 规划 方法 | ||
【主权项】：
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