[发明专利]一种基于分层强化学习的车路协同自动驾驶决策方法有效
| 申请号： | 202210842831.8 | 申请日： | 2022-07-18 |
| 公开（公告）号： | CN115100866B | 公开（公告）日： | 2023-08-18 |
| 发明（设计）人： | 袁泉;李静林;罗贵阳;刘志晗;刘世凡;陈博 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01;G08G1/042;G08G1/048;G08G1/0967 |
| 代理公司： | 北京永创新实专利事务所 11121 | 代理人： | 周长琪 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于分层强化学习的车路协同自动驾驶决策方法，基于强化学习设计了一种分层通信的车路协同方法，包括：通信消息生成器与解码器，基于通行子目标的协同规划以及基于通行子目标的单车决策。在车辆—边缘设备通信阶段，一个自编码器会被学习在车端用于生成消息并在边缘节点解码消息；边缘计算节点整合来自全部车辆的消息，并进行共识的形成。共识的表示方式是为每个车辆设定短期的通行任务，并将该任务分发给相应的车辆。车辆依赖车载智能对车辆的驾驶动作进行控制，完成接收自边缘计算节点的短期通行目标。在该分层结构下，本发明多车的协同驾驶决策具有更好的解释性，协同效率更高效。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分层 强化 学习 协同 自动 驾驶 决策 方法 | ||
【主权项】：
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