[发明专利]一种基于路径规划的深度强化学习智能车行为决策方法在审
| 申请号： | 202111460431.2 | 申请日： | 2021-12-01 |
| 公开（公告）号： | CN114153213A | 公开（公告）日： | 2022-03-08 |
| 发明（设计）人： | 赵海艳;靳英豪;卢星昊;刘万;陈虹 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | G05D1/02 | 分类号： | G05D1/02 |
| 代理公司： | 深圳市洪荒之力专利代理有限公司 44541 | 代理人： | 李青 |
| 地址： | 130012 吉*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于路径规划的深度强化学习智能车行为决策方法，属于智能车自动驾驶技术领域，所述一种基于路径规划的深度强化学习智能车行为决策方法包括将任务建模为马尔科夫决策过程，搭建深度强化学习算法，智能体输入设计，智能体输出设计，搭建训练网络结构，对任务环境进行路径规划，改进奖励函数，以及训练和测试智能体模型，具有处理复杂决策、简化仿真场景到实际应用的过程、解决了训练速度慢和难以收敛的问题以及提高智能体模型的实际泛化能力的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 路径 规划 深度 强化 学习 智能 车行 决策 方法 | ||
【主权项】：
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