[发明专利]一种基于蒙特卡洛树搜索的自动驾驶纵向决策方法在审
| 申请号： | 202310199783.X | 申请日： | 2023-03-05 |
| 公开（公告）号： | CN116341662A | 公开（公告）日： | 2023-06-27 |
| 发明（设计）人： | 李增宝;董未名;张羽 | 申请（专利权）人： | 郑州大学 |
| 主分类号： | G06N5/04 | 分类号： | G06N5/04;G06F17/15 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 450000 河南省郑*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本申请涉及自动驾驶领域，提供了一种在采样后ST图上进行蒙特卡洛树搜索的自动驾驶纵向决策方法。包括：构建神经网络并训练，将训练好的神经网络部署到决策方法中，决策过程中得到的神经网络推理结果是si＝p(ti)的离散函数；在采样后的ST图中基于神经网络得到的先验知识(si＝p(ti)离散函数)进行蒙特卡洛树搜索，以得到最优的N条轨迹；依据得到的最优轨迹得出纵向决策。本申请对比于动态规划搜索方式，在一定程度上能够减少耗时，提高决策鲁棒性，且可以得到多组纵向决策，适用于多线程/多进程架构。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 蒙特卡洛树 搜索 自动 驾驶 纵向 决策 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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