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申请/专利权人：上海智能汽车融合创新中心有限公司
摘要：本发明公开了一种基于驾驶员认知架构的自动驾驶决策规划方法，具体涉及自动驾驶决策规划领域，包括步骤一：构建长期记忆库：基于驾驶实验数据库，获得交通困境下的驾驶行为决策规则；步骤二：利用图神经网络进行场景理解。本发明基于驾驶员认知架构开发融入态势感知和增量学习的自动驾驶车辆决策模型，该模型在保留认知架构可解释性和泛化性较强优势的同时，引入态势感知的“感知、理解与预测”功能，全面理解和分析交通参与者间的全局关系，提升因原框架感知能力不足而导致的决策系统稳定性问题；利用增量学习自动从驾驶数据中提取可解释规则，自动构建和更新规则库，从而提升其自学习能力。
主权项：1.一种基于驾驶员认知架构的自动驾驶决策规划方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：构建长期记忆库：基于驾驶实验数据库，获得交通困境下的驾驶行为决策规则；步骤二：利用图神经网络进行场景理解：通过图卷积操作可以得到交通参与者在该场景下的与其他交通参与者之间的全局关系；步骤三：利用长短期记忆网络进行场景预测：采用图READOUT操作生成每个时间步长t的空间关系再基于LSTM网络更新隐藏状态pt和单元状态ct；步骤四：工作记忆库的更新：当匹配得到的候选决策为空时，通过增量学习获取决策，实时在线更新完善长期记忆库；步骤五：决策指令的生成：当搜索匹配得到的候选决策不为空时，判断决策是否唯一；若唯一，直接输出决策，否则选择Q值最大的决策选项，每条规则都有相应的Q值，并由Q-Learning算法进行更新。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海智能汽车融合创新中心有限公司 一种基于驾驶员认知架构的自动驾驶决策规划方法
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