[发明专利]一种基于多智能体强化学习的自动驾驶车辆控制方法在审
| 申请号： | 202211546947.3 | 申请日： | 2022-12-05 |
| 公开（公告）号： | CN116394968A | 公开（公告）日： | 2023-07-07 |
| 发明（设计）人： | 马宏宾;刘萍;金英;麻景翔;张华卿 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | B60W60/00 | 分类号： | B60W60/00;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/092;B60W50/00;B60W40/08 |
| 代理公司： | 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙) 11639 | 代理人： | 王松 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于多智能体强化学习的自动驾驶车辆控制方法，属于人工智能和自动驾驶技术领域。针对自动驾驶车辆场景，本方法提出了一个用于AVs的多智能体自适应决策框架。首先考虑乘客的个性化需求，为AVs制定不同的驾驶风格，用于后续决策建模过程中。利用联盟博弈和V2V通信，以每个网联自动驾驶车辆CAV为中心划分多智能体系统，从而构建合作决策区域。然后，基于模型预测控制中的滚动时域，构建了一个深度强化学习决策框架，以实现CAV在合作区域里的运动决策。在完全自动驾驶车辆的场景下，本发明不仅能够保证在高速主干车道上的安全性和效率，而且对于匝道合流区域的安全性、舒适度和效率也能够得到保障。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 智能 强化 学习 自动 驾驶 车辆 控制 方法 | ||
【主权项】：
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