[发明专利]一种基于深度强化学习的自动泊车方法

摘要

本发明提供了一种基于深度强化学习的自动泊车方法，本发明的基本思想是使用深度学习强大的感知能力来感知汽车的当前状态，即感知汽车和停车位的相对位置关系，然后把汽车的状态输入进深度确定性策略梯度模型，利用强化学习的决策能力得到在该状态下需要执行的动作，把需要执行的动作输入环境模型得到下一状态和奖励函数值，然后通过一个奖励机制去评价刚刚执行的动作的好坏，并引导汽车朝着停车点的方向行驶，在下一个状态重复执行前面的操作，直到模型收敛，即汽车准确泊达车位。本发明通过以上设计，解决了现在的自动泊车系统无法做到和环境的实时交互，以及无法实现在任意地点和任意角度开始泊车的问题。