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申请/专利权人：武汉理工大学
摘要：本发明公开了一种知识增强的强化学习车辆决策控制方法及方法，其中方法包括步骤：获取连续三帧的场景鸟瞰图；将获取的场景鸟瞰图输入预设构建的强化学习模型，通过该强化学习模型输出车辆加速度和横摆角速度，其中在强化学习策略网络中引入基于专家驾驶策略分布约束的损失函数，以使该强化学习模型的输出更贴近专家驾驶策略；且定期将新专家驾驶策略与当前专家驾驶策略通过高斯混合概率模型进行集成，生成新的专家驾驶策略；根据车辆加速度和横摆角速度生成控制指令，以使车辆根据该控制指令行驶。本发明可提升决策控制的安全性和可靠性。
主权项：1.一种知识增强的强化学习车辆决策控制方法，其特征在于，包括以下步骤：获取连续三帧的场景鸟瞰图，该场景鸟瞰图包含自车状态信息、障碍物信息和道路拓扑结构信息；将获取的场景鸟瞰图输入预设构建的强化学习模型，通过该强化学习模型输出车辆加速度和横摆角速度；该强化学习模型包括强化学习策略网络、状态价值网络、动作价值网络；其中在强化学习策略网络中引入基于专家驾驶策略分布约束的损失函数，以使该强化学习模型的输出更贴近专家驾驶策略；且定期将新专家驾驶策略与当前专家驾驶策略通过高斯混合概率模型进行集成，生成优化后的专家驾驶策略；根据车辆加速度和横摆角速度生成控制指令，以使车辆根据该控制指令行驶。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉理工大学 知识增强的强化学习车辆决策控制方法及系统
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