一種基于深度強化學習的地面無人車智能決策方法及系統,所述方法包括:深度強化學習決策網絡對采集的車輛信息和環境信息進行分析和計算,得出不同的特征表達,并對環境特征表達進行分析,做出智能決策;評分模塊利用駕駛員行車特征表達對當前行車狀態進行判斷和評分,并記錄當前評分分數與當前行車狀態終止次數;經驗池對當前行車狀態進行終止狀態評定,并對行車環境狀態、評分、決策結果與終止狀態作為經驗存儲;隨機提取多條經驗對深度強化學習決策網絡進行參數調整,得到環境感知與智能決策一體化的深度網絡模型。本發明實現了利用該一體化模型直接進行從環境到決策的判斷,解決了目前無法在復雜道路環境條件下實現地面無人車智能決策的問題。
聲明:
“基于深度強化學習的地面無人車智能決策方法及系統” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)