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申请/专利权人：吉林大学
摘要：本发明属于自动驾驶测试技术领域，具体的说是一种基于逆强化学习的智能汽车标准测试场景生成方法。包括：一、确定关键场景要素；步骤二、计算边缘小概率分布；步骤三、搭建高精度数据采集平台，进行驾驶员驾驶数据采集；步骤四、计算状态到驾驶员动作映射的最佳奖励函数，逆向生成反映真实人类决策机制的驾驶员模型；步骤五、设计优化架构、制定适应度评价准则，并且设计优化搜索算法与适应度评价函数；步骤六、自动生成理想测试用例。本发明能够实现合理可预见且可避免的标准场景快速生成，大幅度提升测试场景生成效率，并且在测试场景“可避免”验证方面具有显著效率和成本优势。
主权项：1.一种基于逆强化学习的智能汽车标准测试场景生成方法，其特征在于，包括：步骤一、设计待测驾驶场景工程和待测场景，确定关键场景要素；步骤二、分析合理可预见性参数分布，处理自然驾驶数据，计算边缘小概率分布；步骤三、采集人类驾驶员驾驶行为数据，搭建高精度数据采集平台，抽取场景进行驾驶员驾驶数据采集；步骤四、构建基于逆强化学习的人类驾驶员智能体模型，并且基于逆强化学习算法，计算状态到驾驶员动作映射的最佳奖励函数，逆向生成反映真实人类决策机制的驾驶员模型；步骤五、设计优化架构、制定适应度评价准则，并且设计优化搜索算法与适应度评价函数；步骤六、搜索场景自动化优化，构建自动化测试流程，设计优化搜索算法对测试场景参数空间进行迭代搜索，自动生成理想测试用例。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 一种基于逆强化学习的智能汽车标准测试场景生成方法
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