[发明专利]一种改进深度强化学习的智能汽车类人跟驰行为控制方法在审
| 申请号： | 202211445665.4 | 申请日： | 2022-11-18 |
| 公开（公告）号： | CN115830863A | 公开（公告）日： | 2023-03-21 |
| 发明（设计）人： | 赵健;李思远;朱冰;宋东鉴 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01;G06N3/045;G06N3/08;B60W60/00 |
| 代理公司： | 长春市恒誉专利代理事务所(普通合伙) 22212 | 代理人： | 梁紫钺 |
| 地址： | 130012 吉*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明提供一种改进深度强化学习的智能汽车类人跟驰行为控制方法，包括第一步、采集真实驾驶员跟驰行驶时的制动踏板和油门踏板开度数据、与前车的距离数据、自车的速度数据及前车的速度数据；第二步、获得真实驾驶员跟驰行为数据集的离散制动踏板和油门踏板开度的动作概率分布p；第三步，构建跟驰行为策略模型；第四步，训练模型。本发明复合奖励函数的设置及通过奖励评估器动态调节复合奖励函数的权重的设置能够保障本发明类人跟驰行为策略模型具有良好的类人特性，在降低人机差异的同时，提高了智能汽车的用户接受度、信任度和社会认同度，减少了本发明类人跟驰行为策略模型的训练时间，并提高了最终训练完成的模型的输出效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 改进 深度 强化 学习 智能 汽车 行为 控制 方法 | ||
【主权项】：
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