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申请/专利权人：百度(美国)有限责任公司
摘要：在一个实施方式中，系统使用演员评判家强化学习RL模型来生成开放空间中的ADV的轨迹。系统感知ADV周围的环境，包括一个或多个障碍物。系统基于感知的环境将RL算法应用于规划轨迹的初始状态，以基于ADV的地图和车辆控制信息确定ADV达到多个轨迹状态的多个控制。系统根据目标目的地状态为每个控制确定通过RL算法的奖励预测。系统通过最大化奖励预测来从轨迹状态生成第一轨迹，以根据第一轨迹来自动地控制ADV。
主权项：1.一种用于操作自动驾驶车辆的计算机实施的方法，所述方法包括：感知自动驾驶车辆周围的环境；基于所感知的环境将强化学习算法应用于初始规划轨迹的初始状态，以基于所述自动驾驶车辆的地图和车辆控制信息来确定所述自动驾驶车辆达到多个轨迹状态的多个控制；根据目标目的地状态，通过强化学习算法为所述多个控制中的每个确定奖励预测；通过最大化所述奖励预测从所述轨迹状态生成第一轨迹；将判断逻辑应用于所述第一轨迹以确定所述第一轨迹的判断分数；确定所述判断分数低于预定阈值；以及基于用来规划自动驾驶车辆在开放空间中的轨迹的开放空间优化模型生成第二轨迹，以根据所述第二轨迹自动控制所述自动驾驶车辆，其中，基于用来规划自动驾驶车辆在开放空间中的轨迹的开放空间优化模型生成第二轨迹包括：确定用于所述开放空间优化模型的目标函数以进行优化；确定所述开放空间优化模型的约束；将二次规划求解器应用到所述目标函数，以求解受到所述约束的一个或多个变量；以及基于所求解的变量生成所述第二轨迹。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 百度(美国)有限责任公司 规划用于自动驾驶车辆的开放空间轨迹的在线代理
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