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申请/专利权人：希迪智驾(成都)科技有限公司
摘要：本发明公开了基于逆强化学习的多模态场景驾驶行为建模方法及系统，涉及智能驾驶技术领域，通过自监督对比学习算法基于模型参数对训练数据的场景进行分类，输出每个训练数据对应的场景标签。以相同场景标签的数据为一组，再次循环“逆强化学习‑场景聚类”过程，直到得到稳定的“模型参数‑训练数据”配对。使用“模型参数‑训练数据”配对训练全局代价函数，使其能根据车辆的状态判断其对应的场景并输出对应的模型参数。解决了目前将逆强化学习应用于智能驾驶中的驾驶行为建模方法由于受到线性奖励函数的限制，无法适应复杂的混编交互场景的问题。
主权项：1.基于逆强化学习的多模态场景驾驶行为建模方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、建立逆强化学习-场景聚类模型，将专家轨迹作为训练数据输入至所述逆强化学习-场景聚类模型中进行循环训练，得到模型参数-训练数据配对数据；步骤S2、构建全局代价函数，利用所述模型参数-训练数据配对数据对所述全局代价函数进行优化；步骤S3、利用优化后的全局代价函数进行场景判断，得到驾驶场景，并输出所述驾驶场景对应的模型参数；其中，所述全局代价函数包括损失函数，其中，所述损失函数表示如下： ；其中，表示损失函数，表示交叉熵函数，表示对场景轨迹集合中第个数据预测的特征权重向量，表示第个场景轨迹集合对应的特征权重向量。
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权利要求：
百度查询： 希迪智驾(成都)科技有限公司 基于逆强化学习的多模态场景驾驶行为建模方法及系统
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