[发明专利]基于深度强化学习的车道保持方法在审
| 申请号： | 202111111167.1 | 申请日： | 2021-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN113844448A | 公开（公告）日： | 2021-12-28 |
| 发明（设计）人： | 杨冬立;张俊阳;罗科;冯明杰 | 申请（专利权）人： | 广东松科智能科技有限公司 |
| 主分类号： | B60W30/12 | 分类号： | B60W30/12;G06F30/27;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广东新叶知识产权代理事务所(普通合伙) 44799 | 代理人： | 王明超 |
| 地址： | 523000 广东省东莞*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于深度强化学习的车道保持方法，包括采集环境‑智能体状态观测值，即环境状态数据和车辆状态数据并进行数据的预处理后用以传入网络模型和初始化网络。网络基于交互数据以强化学习的方式学习车道保持这一驾驶任务，期间不断更新网络直至模型收敛，然后基于收敛后的网络进行任务执行的最优策略输出控制。本发明提供的基于深度强化学习的车道保持方法，实现了小车车道保持任务的自学习，简化了传统的车道检测‑处理‑控制流程，实现了端到端的命令输出控制。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 强化 学习 车道 保持 方法 | ||
【主权项】：
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