[发明专利]一种基于双层深度强化学习的自动驾驶车辆换道方法在审
| 申请号： | 202310347395.1 | 申请日： | 2023-04-03 |
| 公开（公告）号： | CN116639124A | 公开（公告）日： | 2023-08-25 |
| 发明（设计）人： | 彭剑坤;申阳;张思雨;范毅;周稼铭;衣丰艳 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | B60W30/18 | 分类号： | B60W30/18;B60W60/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 朱小兵 |
| 地址： | 210096*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于双层深度强化学习的自动驾驶车辆换道方法，所述方法包括：结合人类驾驶行为，将自动驾驶车辆换道行为分为换道决策阶段和换道运动阶段，分别使用深度强化学习DQN网络与DDPG网络进行换到决策和运动轨迹的训练，最终可在预测过程中将对当前行车状态进行智能决策，一体化的完成自动驾驶车辆在换道行为中决策和运动功能。本发明实现了采用双层深度强化学习方法模拟人类实际驾驶行为，最终实现自动驾驶车辆智能换道行为的目标。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 双层 深度 强化 学习 自动 驾驶 车辆 方法 | ||
【主权项】：
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