[发明专利]一种基于深度Q学习的自动驾驶换道决策方法有效
申请号: | 202110954994.0 | 申请日: | 2021-08-19 |
公开(公告)号: | CN113734170B | 公开(公告)日: | 2023-10-24 |
发明(设计)人: | 崔建勋;要甲 | 申请(专利权)人: | 崔建勋 |
主分类号: | B60W30/18 | 分类号: | B60W30/18;B60W60/00;B60W50/00;G06N3/0499;G06N3/06;G06N3/092 |
代理公司: | 哈尔滨市松花江联合专利商标代理有限公司 23213 | 代理人: | 张利明 |
地址: | 150090 黑龙江省哈尔滨市*** | 国省代码: | 黑龙江;23 |
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摘要: | 一种基于深度Q学习的自动驾驶换道决策方法,属于自动驾驶技术领域。解决了现有自动驾驶车辆基于强化学习进行换道决策,由于驾驶环境状态复杂,导致学习的效率很低的问题。本发明采集目标自动驾驶车辆前后和同向左和/或右车道车辆的相对位置及与相对速度;将相对位置及与相对速度作为环境向量,输入至经Q值函数训练的全连接神经网络,获得所有换道动作的Q值估计值;判断所有换道动作是否属于当前时刻安全动作集合,提取属于当前时刻安全动作集合的换道动作;采用Argmax函数,从所述属于当前时刻安全动作集合提取Q值估计值最大的换道动作,将Q值估计值最大的换道动作作为下一时刻的换道动作。本发明适用于自动驾驶换道。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 深度 学习 自动 驾驶 决策 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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