[发明专利]一种基于生成对抗网络和模仿学习的智能驾驶汽车路径规划系统及方法在审
| 申请号： | 202111119055.0 | 申请日： | 2021-09-24 |
| 公开（公告）号： | CN115096305A | 公开（公告）日： | 2022-09-23 |
| 发明（设计）人： | 蔡英凤;杨绍卿;滕成龙;王海;刘擎超;孙晓强;李祎承 | 申请（专利权）人： | 江苏大学 |
| 主分类号： | G01C21/20 | 分类号： | G01C21/20;G01C21/34;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 212013 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于生成对抗网络和模仿学习的智能驾驶汽车路径规划系统及方法，包括轨迹点生成对抗网络和生成对应的轨迹两部分。轨迹点生成对抗网络以场景特征和随机噪声为输入，以经验驾驶员驾驶轨迹为对应样本，模仿生成经验轨迹末状态的横纵向轨迹点状态；轨迹生成部分利用生成的轨迹横纵向末状态和车辆当前横纵向末状态，拟合横纵向轨迹的五次多项式，并进行横纵向轨迹合并。本发明解决了因驾驶员们驾驶风格多变导致的单个样本可能对应多个数据标签，模仿学习难以训练的问题；另外，通过五次多项式分开拟合横纵向轨迹，减小了模仿学习学习整条驾驶轨迹的难度，保证了生成轨迹的光滑程度。同时，采用轨迹评估避免了生成轨迹的潜在风险。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 生成 对抗 网络 模仿 学习 智能 驾驶 汽车 路径 规划系统 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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