[发明专利]基于多智能体强化学习的高速道路无人驾驶车辆编队方法有效
申请号: | 202110568447.9 | 申请日: | 2021-05-25 |
公开(公告)号: | CN113255998B | 公开(公告)日: | 2022-06-03 |
发明(设计)人: | 王美玲;陈思园;宋文杰;王凯 | 申请(专利权)人: | 北京理工大学 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06F30/27;G06N3/04;G06F111/04;G06F111/08 |
代理公司: | 北京理工大学专利中心 11120 | 代理人: | 刘西云 |
地址: | 100081 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明提供一种基于多智能体强化学习的高速道路无人驾驶车辆编队方法,把车辆编队问题看作是一个多智能体协作问题,每辆车都有独立决策的能力,能够实现安全快速行驶的前提下灵活编队,即在车流量大时安全避障,不必保持队形,在车流量小时恢复队形;从图像输入直接映射到车辆控制量的端到端方式由于动作搜索空间大从而训练难度大,因此本发明仅使用多智能体强化学习方法习得换道策略,再结合S‑T图轨迹优化方法,计算出精确控制量,增加了控制约束,尊崇运动学原理,有安全保障,符合人类驾驶习惯。 | ||
搜索关键词: | 基于 智能 强化 学习 高速 道路 无人驾驶 车辆 编队 方法 | ||
【主权项】:
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G06 计算;推算;计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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