[发明专利]一种基于深度强化学习与神经网络的轨迹预测模型方法、系统及装置在审
| 申请号： | 202110784637.4 | 申请日： | 2021-07-12 |
| 公开（公告）号： | CN113298324A | 公开（公告）日： | 2021-08-24 |
| 发明（设计）人： | 李悦;曹恺;骆嫚 | 申请（专利权）人： | 东风悦享科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉智嘉联合知识产权代理事务所(普通合伙) 42231 | 代理人： | 周伟 |
| 地址： | 430000 湖北省武汉市武汉经济技术开发区全*** | 国省代码： | 湖北;42 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明基于神经网络以及深度强化学习做了一个融合运用，采用多层网络架构丰富对于轨迹预测的已知量导入，能够在避免过拟合的情况下进一步提升对于轨迹预测的精度，同时采用DDPG强化学习网络架构，其属于介于“监督学习”和“非监督学习”之间的一种架构，能够进一步提升算法的鲁棒性，避免针对非训练数据集的情况出现太差的效果，进一步保障车辆行驶的安全性与算法的鲁棒性提升。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 神经网络 轨迹 预测 模型 方法 系统 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于东风悦享科技有限公司，未经东风悦享科技有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202110784637.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 同类专利
- 专利分类
G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
