[发明专利]一种动力学模型支持的双重有偏好模仿学习方法及系统在审
| 申请号： | 202210744893.5 | 申请日： | 2022-06-27 |
| 公开（公告）号： | CN114986512A | 公开（公告）日： | 2022-09-02 |
| 发明（设计）人： | 詹仙园;张文嘉;顾维灏;艾锐 | 申请（专利权）人： | 清华大学;毫末智行科技有限公司 |
| 主分类号： | B25J9/16 | 分类号： | B25J9/16 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 赵娜 |
| 地址： | 100084 北京市海淀区双清路*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种动力学模型支持的双重有偏好模仿学习方法及系统，包括：获取自动驾驶训练所需要的训练样本集，其中，所述训练样本包含离线专家数据集、离线无奖励标签数据集和动力学模型数据集；通过预设的第一判别器输出数据与专家数据的接近程度和预设的第二判别器输出数据与真实数据的接近程度构建损失函数，训练驾驶模仿策略模型；通过训练后的驾驶模仿策略模型，对自动驾驶车辆进行模仿训练。本发明解决了现有模仿训练中可用专家数据量少、训练效率低的缺陷，以实现快速高效的有偏好模仿学习。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 动力学 模型 支持 双重 偏好 模仿 学习方法 系统 | ||
【主权项】：
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