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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明涉及智能驾驶的技术领域，公开了一种基于生成对抗模仿学习的多智能体驾驶行为建模方法，包括：步骤1、构建表征驾驶员行为的专家数据集；步骤2、构建双层级驾驶员模型中的下层车辆动力学模型和基于模型的横纵向控制器；步骤3、构建双层级驾驶员模型中的上层驾驶员特性数据生成器模型，需要改进马尔可夫决策过程和改进生成对抗模仿学习；步骤4、将单个智能体所学到的策略参数共享到多个智能体，并通过设置课程学习和奖励增强的方式来加快收敛。本发明利用生成对抗模仿学习的方法模拟多辆车的交通流环境，从真实世界的驾驶历史演示数据中学习驾驶行为，从而提高交通安全和交通效率。
主权项：1.一种基于生成对抗模仿学习的多智能体驾驶行为建模方法，其特征在于，所述基于生成对抗模仿学习的多智能体驾驶行为建模方法包括以下步骤：步骤1、构建表征驾驶员行为的专家数据集，并对数据集进行预处理；步骤2、构建双层级驾驶员模型中的下层车辆动力学模型和基于模型的横纵向控制器；步骤3、构建双层级驾驶员模型中的上层驾驶员特性数据生成器模型，需要改进马尔可夫决策过程和改进生成对抗模仿学习；步骤4、将单个智能体所学到的策略参数共享到多个智能体，并通过设置课程学习和奖励增强的方式来加快收敛；在步骤3中，还包括以下步骤：步骤3.1、将马尔可夫决策过程重新定义，包括状态空间S，驾驶员特性数据空间K，状态转移概率分布P，模型生成的占用分布与专家占用分布之间的增广距离d以及折扣因子γ；步骤3.2、对生成对抗模仿学习进行改进，改进的生成对抗模仿学习结合了基于模型的控制器和无模型模仿学习，以产生可解释和表达的驾驶员行为；步骤3.3、改进的生成对抗模仿学习生成用于控制模型的控制器的驾驶员模型的策略；步骤3.4、在驾驶员的控制特性数据基础上引入了潜在变量，增强策略学习，得到多个能够生成反映个体驾驶风格的驾驶员特性数据的策略。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 一种基于生成对抗模仿学习的多智能体驾驶行为建模方法
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