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摘要：本案涉及一种考虑目标车道后车社会偏好的安全约束行为决策系统，基于目标车道后车最近车的社会偏好属性，在PP0‑DQN的分层强化学习的行为决策算法中，加入根据目标车道后车社会偏好的奖励或惩罚设置，并针对目标goal制定目标车道后车利己性社会偏好进行换道返回的安全约束，以适应混合场景下的不确定性，有助于自动驾驶车辆在动态环境中发现最优行为决策策略效率，提高自动驾驶车辆在多车道动态复杂环境下的安全。
主权项：1.一种考虑目标车道后车社会偏好的安全约束行为决策系统，其特征在于，所述系统采用分层强化学习实现自动驾驶行为决策，包括第一社会偏好识别模型、第二社会偏好识别模型、上层模块和下层模块；所述第一社会偏好识别模型，被配置用于识别进入自主车辆范围内的邻车道后方最近车辆的社会偏好类型，获得第一识别结果；所述第二社会偏好识别模型，被配置用于识别目标车道后方最近的车辆的社会偏好类型，获得第二识别结果；所述上层模块，被配置为根据自主车辆行车状况、邻车行车状况和第一识别结果进行自动驾驶行为决策；在第一识别结果为利己型时，所述自动驾驶行为决策为向其所在车道换道时，则进行惩罚；所述下层模块，被配置为在自主车辆开始执行左换道或右换道时，若第二识别结果为利己型，则所执行的自动驾驶行为决策为换道返回。
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百度查询： 燕山大学 考虑目标车道后车社会偏好的安全约束行为决策系统
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