[发明专利]基于模仿学习初始化的强化学习换道行为规划方法及系统在审
| 申请号： | 202210602932.8 | 申请日： | 2022-05-30 |
| 公开（公告）号： | CN114954498A | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 郑南宁;史佳敏;张唐一可;詹钧翔;沈艳晴;辛景民;陈仕韬 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | B60W50/00 | 分类号： | B60W50/00;B60W60/00;G06V20/58;G06V10/82 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 王艾华 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于模仿学习初始化的强化学习换道行为规划方法及系统，通过将周围车辆的变形位姿和模糊速度通过渐变色映射到栅格图上，并将具有清晰信息的交通规则和道路状况使用向量表示，将两者连接输入模仿学习DAgger网络，使自动驾驶车辆学会遵守交通规则和基本的换道决策；再利用强化学习优化模仿学习换道机制，使其适应模仿学习数据集中没有的极端和未知交通场景；可以从车辆相互作用的驱动机制和环境中学习潜在的换道驾驶机制，简化人工驾驶建模，对变道场景的动态变化具有良好的适应性，对变道任务采用动态混合奖励机制；引入一种基于模仿学习的强化学习初始化方法，解决稀疏奖励下强化学习学习效率低的问题，只需要少量的场景数据。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 模仿 学习 初始化 强化 道行 规划 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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