本發明公開了一種自動駕駛仿真測試方法,其包括以下步驟:積累訓練深度強化學習模型所需要的交通流樣本數據;分別搭建用于不同單體的深度強化學習模型,并進行模型訓練和優化;將訓練好的深度強化學習模型在對應的單體行為中進行應用,從而形成單智能體;將多種單智能體進行排列組合,加入到仿真場景中,形成多智能體交通流;將多智能體交通流應用在仿真場景中,根據主車行為和位置進行智能體的觸發,從而形成多智能體和主車的交互行為,進行有效的算法驗證。本發明利用深度強化學習模型形成的單智能體的駕駛或移動行為更符合人類的駕駛或移動方式,對主車的自動駕駛的仿真測試更準確可靠,且不需要人工對單體設置指令集,能節省人工消耗。
聲明:
“自動駕駛仿真測試方法” 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。
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