[发明专利]一种基于最大熵强化学习框架的无人驾驶车道保持方法有效
| 申请号： | 202110375328.1 | 申请日： | 2021-04-08 |
| 公开（公告）号： | CN113276852B | 公开（公告）日： | 2022-09-23 |
| 发明（设计）人： | 俞扬;詹德川;周志华;余峰;陈雄辉;罗凡明;张云天;管聪 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | B60W30/12 | 分类号： | B60W30/12;B60W60/00;B60W40/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京乐羽知行专利代理事务所(普通合伙) 32326 | 代理人： | 李玉平 |
| 地址： | 210023 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于最大熵强化学习框架的无人驾驶车道保持方法，包括：(1)创建无人车仿真道路环境；设置环境车行驶策略和行人的运动模型，设计奖励函数以及碰撞检测条件；(2)利用深度神经网络近似状态值函数、动作值函数以及策略，并初始化网络参数；(3)获得无人车初始状态，使其与环境交互，收集数据，并存储到缓冲池；(4)对状态值函数网络、动作值函数网络以及策略网络进行更新；(5)对目标值函数网络进行更新，直到策略网络将近收敛；(6)将状态值网络优化目标中熵项系数置零，继续训练直到策略网络完全收敛；(7)对于训练好的策略模型，根据网络输出的动作概率分布，选择概率值最大的动作给无人车执行。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 最大 强化 学习 框架 无人驾驶 车道 保持 方法 | ||
【主权项】：
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