[发明专利]一种基于异构融合特征的强化学习自动驾驶方法在审
| 申请号： | 202110273101.6 | 申请日： | 2021-03-14 |
| 公开（公告）号： | CN113255054A | 公开（公告）日： | 2021-08-13 |
| 发明（设计）人： | 王燕清;石朝侠 | 申请（专利权）人： | 南京晓庄学院 |
| 主分类号： | G06F30/15 | 分类号： | G06F30/15;G06F30/28;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 211171 江苏省南京*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明针对传统强化学习方法在自动驾驶这种连续状态空间和动作空间的任务所需探索量庞大的问题，通过搭建基于异构融合特征的深度确定性策略梯度强化学习方法来完成自动驾驶任务，设计了先模仿后强化，异构融合精简状态的学习思路。在模仿学习阶段，利用从驾驶数据中将高维信息降维为低维特征，连同从仿真环境中获得的几个描述环境的关键参数构成车辆状态特征，采用分级整合连接的方式异构融合这些特征。在强化学习阶段，采用深度确定性策略梯度算法并为自动驾驶量身定制了奖励函数，有效地引导了学习过程。经验证，该系统设计可以有效习得驾驶技能，基于异构融合特征的设计可以有效加速训练进程，完成驾驶任务且具备针对动态物体的响应能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 融合 特征 强化 学习 自动 驾驶 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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