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申请/专利权人：北京理工大学前沿技术研究院;北京理工大学;山东汇创信息技术有限公司;山东伟创信息技术有限公司
摘要：本发明提出了一种强化学习决策与MPC结合的自动驾驶规划方法和系统，该方法包括：获取目标车辆状态信息和环境车辆状态信息，以距离目标车辆位置最近的参考线点为起点，采用预设路径决策模型判断是否需要改变参考线路径；在无需改变参考线路径时，预测当前时间点下目标车辆的加速度；利用当前时间点目标车辆的加速度确定下一时刻速度决策的起始点，在规划时长内，循环执行速度决策模型的预测得到目标车辆的参考线；以及利用MPC算法优化目标车辆沿参考线行驶的目标函数，设置目标车辆的决策变量和行驶约束，实现自动驾驶决策。基于该方法，还提出的一种强化学习决策与MPC结合的自动驾驶规划系统，本发明降低其加速度的突变，提高了平顺性。
主权项：1.一种强化学习决策与MPC结合的自动驾驶规划方法，其特征在于，包括以下步骤：获取目标车辆状态信息和环境车辆状态信息，以距离目标车辆位置最近的参考线点为起点，采用预设路径决策模型判断是否需要改变参考线路径；在判断出无需改变参考线路径时，以目标车辆的投影作为速度决策模型起始点，以环境车辆为固定加速度作为环境观测值，通过加速度决策模型预测当前时间点下目标车辆的加速度；利用当前时间点下目标车辆的加速度确定下一时刻速度决策模型起始点，在规划时长内，循环执行速度决策模型的预测得到目标车辆的参考线；在执行速度决策模型预测时，利用MPC算法优化目标车辆沿参考线行驶的目标函数，以及设置目标车辆的决策变量和行驶约束，实现目标车辆的自动驾驶决策。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学前沿技术研究院 北京理工大学 山东汇创信息技术有限公司 山东伟创信息技术有限公司 一种强化学习决策与MPC结合的自动驾驶规划方法和系统
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