[发明专利]一种基于深度强化学习的车道保持控制算法及系统在审

专利信息
申请号: 201911067157.5 申请日: 2019-11-04
公开(公告)号: CN110654384A 公开(公告)日: 2020-01-07
发明(设计)人: 边有钢;王静雅;谢国涛;胡满江;秦晓辉;王晓伟;徐彪;秦兆博;孙宁;丁荣军 申请(专利权)人: 湖南大学
主分类号: B60W30/12 分类号: B60W30/12
代理公司: 44326 广州容大专利代理事务所(普通合伙) 代理人: 刘新年
地址: 410082 湖南省*** 国省代码: 湖南;43
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摘要: 发明公开了一种基于深度强化学习的车道保持控制算法,包括如下步骤:步骤一,由摄像头、多线激光雷达和惯性测量单元采集环境及车辆的参数;步骤二,提取步骤一中采集的环境及车辆的参数构建环境模型;步骤三,根据步骤二中提取的环境及车辆的参数以及构建的环境模型定义深度强化学习基础参数;步骤四,采用深度强化学习算法构建车道保持的决策系统;步骤五,利用步骤四中的决策系统获得步骤二中环境模型下的最优控制动作序列,以输入到车辆内,实现车道保持控制。本发明的基于深度强化学习的车道保持控制算法,通过步骤一至步骤五的设置,便可有效的实现采集相应的参数然后进行学习构建决策系统了,有效的实现对于车辆行驶车道的保持。
搜索关键词: 车道保持 环境模型 决策系统 强化学习 构建 控制算法 采集 惯性测量单元 强化学习算法 摄像头 参数构建 车辆行驶 动作序列 基础参数 激光雷达 最优控制 多线 车道 学习
【主权项】:
1.一种基于深度强化学习的车道保持控制算法,其特征在于:包括如下步骤:/n步骤一,由摄像头、多线激光雷达和惯性测量单元采集环境及车辆的参数;/n步骤二,提取步骤一中采集的环境及车辆的参数构建环境模型;/n步骤三,根据步骤二中提取的环境及车辆的参数以及构建的环境模型定义深度强化学习基础参数;/n步骤四,采用深度强化学习算法构建车道保持的决策系统;/n步骤五,利用步骤四中的决策系统获得步骤二中环境模型下的最优控制动作序列,以输入到车辆内,实现车道保持控制。/n
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