本發明公開了一種基于深度強化學習的車道保持控制算法,包括如下步驟:步驟一,由攝像頭、多線激光雷達和慣性測量單元采集環境及車輛的參數;步驟二,提取步驟一中采集的環境及車輛的參數構建環境模型;步驟三,根據步驟二中提取的環境及車輛的參數以及構建的環境模型定義深度強化學習基礎參數;步驟四,采用深度強化學習算法構建車道保持的決策系統;步驟五,利用步驟四中的決策系統獲得步驟二中環境模型下的最優控制動作序列,以輸入到車輛內,實現車道保持控制。本發明的基于深度強化學習的車道保持控制算法,通過步驟一至步驟五的設置,便可有效的實現采集相應的參數然后進行學習構建決策系統了,有效的實現對于車輛行駛車道的保持。
聲明:
“基于深度強化學習的車道保持控制算法及系統” 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)