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申请/专利权人：华东交通大学;南昌工程学院
摘要：本发明公开了一种基于伦理决策的无人驾驶汽车伦理行为确定方法，包括：获取两个车道上的障碍物特征数据；将障碍物特征数据输入至伦理决策模型中，确定无人驾驶汽车的伦理行为；伦理决策模型的确定包括：采用多组两个车道上的障碍物特征数据，获得各障碍物特征数据的正向激励数量的统计结果、并确定无人驾驶汽车的伦理行为。本发明采用无人驾驶汽车伦理困境测试或仿真场景，提出了自下而上的深度强化学习方式的伦理决策生成或实现的方法，从周围环境和人、物等特征信息进行深度感知，选取被保护的特征多一方，作为伦理执行行为，再通过人类伦理规则进行判断，避免了人类伦理决策过程中存在偏面性和歧视性缺点。
主权项：1.一种无人驾驶汽车伦理行为的确定方法，其特征在于，包括：获取两个车道上的障碍物特征数据；将障碍物特征数据输入至伦理决策模型中，确定无人驾驶汽车的伦理行为；其中，当两个车道上的障碍物为两个不同类型的障碍物时，所述伦理决策模型的确定包括：根据多组两个车道上的障碍物特征数据，获得各障碍物特征数据的正向激励数量的统计结果；根据两个车道上的障碍物特征数据对应的正向激励数量的统计结果，确定无人驾驶汽车的伦理行为；其包括：当第一个车道上正向激励多的障碍物特征数据数量大于第二个车道上正向激励多的障碍物特征数据数量时，将第一个车道作为无人驾驶汽车被保护对象，将第二个车道作为无人驾驶汽车被碰撞对象；当两个车道上的障碍物为两个同类型的障碍物时，所述伦理决策模型的确定还包括：通过人类伦理判断标准，对无人驾驶汽车的伦理行为的正误进行判断，若无人驾驶汽车的伦理行为正确时，则对被保护对象的障碍物特征数据进行正向激励、并对对应的正向激励数量加1，及对被碰撞对象的障碍物特征数据进行负向激励、并对对应的正向激励数量减1；重新统计、并更新所述伦理决策模型中各障碍物特征数据的正向激励数量的统计结果。
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百度查询： 华东交通大学 南昌工程学院 一种无人驾驶汽车伦理行为的确定方法、系统及智能汽车
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