[发明专利]基于目标分层双感知域的强化学习的无人车路径规划方法有效
| 申请号： | 202210495925.2 | 申请日： | 2022-05-09 |
| 公开（公告）号： | CN114578834B | 公开（公告）日： | 2022-07-26 |
| 发明（设计）人： | 吕晓旭;张钊;杨拓;任耘霄;段志生 | 申请（专利权）人： | 北京大学 |
| 主分类号： | G05D1/02 | 分类号： | G05D1/02 |
| 代理公司： | 北京万象新悦知识产权代理有限公司 11360 | 代理人： | 黄凤茹 |
| 地址： | 100871*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公布了基于目标分层双感知域的强化学习的无人车路径规划方法，充分考虑无人车的动力学约束；通过设定子目标层级缩小地图区域的维度；通过目标分层方法使得子目标层处在安全区的中间部位；通过设置双感知域包括障碍物感知域和目标发现域减少观测输入，将障碍物感知和目标发现分开解耦；实现基于目标分层双感知域的深度强化学习的无人车路径规划。本发明方法对不同维度的地图都能够适应使用，且在训练中避免了维数灾难，计算效率高，适用性强，能够满足实时路径规划的实际需求。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 目标 分层 感知 强化 学习 无人 路径 规划 方法 | ||
【主权项】：
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