[发明专利]一种基于多维奖励架构深度Q学习的自动驾驶决策方法有效
| 申请号： | 202110956262.5 | 申请日： | 2021-08-19 |
| 公开（公告）号： | CN113561995B | 公开（公告）日： | 2022-06-21 |
| 发明（设计）人： | 崔建勋;张瞫;刘昕 | 申请（专利权）人： | 崔建勋 |
| 主分类号： | B60W60/00 | 分类号： | B60W60/00;B60W50/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 哈尔滨华夏松花江知识产权代理有限公司 23213 | 代理人： | 张利明 |
| 地址： | 150090 黑龙江省哈尔滨市*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 一种基于多维奖励架构深度Q学习的自动驾驶决策方法，属于自动驾驶技术领域。解决了现有驾驶决策方法存在多维度性能无法同时达到最优的问题。它采用视觉传感器和LIDAR传感器实时采集自动驾驶车辆所处的环境信息；获取图像信息和/或点云信息；将图像信息和/或点云信息输入至多奖励架构的深度Q值网络，获取安全性、效率和舒适性三个维度下的驾驶决策的奖励估值；对三个维度下的驾驶决策的奖励估值求和，获得总的驾驶策略奖励估值；采用ε‑贪心算法的方式对所述驾驶策略奖励估值进行解析，获得最优决策动作。本发明适用于自动驾车车辆控制策略生成。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多维 奖励 架构 深度 学习 自动 驾驶 决策 方法 | ||
【主权项】：
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