[发明专利]基于Unity3D和深度增强学习的智能无人农用驾驶训练方法在审
| 申请号： | 201810980718.X | 申请日： | 2018-08-27 |
| 公开（公告）号： | CN108984275A | 公开（公告）日： | 2018-12-11 |
| 发明（设计）人： | 张玉成;万忠政;胡晓星;李莹玉 | 申请（专利权）人： | 洛阳中科龙网创新科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F9/455 | 分类号： | G06F9/455;G06N3/04 |
| 代理公司： | 洛阳公信知识产权事务所(普通合伙) 41120 | 代理人： | 宋晨炜 |
| 地址： | 471000 河南省洛阳市*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 基于Unity3D和深度增强学习的智能无人农用驾驶训练方法，包括步骤1、在Unity3D中建立经典农田场景，经典农田场景中包括多种环境参量；步骤2、由驾驶员基于经典农田场景进行仿真操作，并将操作过程参量化，得到操作参量；步骤3、根据环境参量和操作参量构建卷积神经网络；步骤4、对卷积神经网络进行预训练，得到预训练智能体；步骤5、随机生成动态农田场景，并且在动态农田场景中加入随机环境参量；步骤6、将预训练智能体投入动态农田场景中，利用深度增强学习算法进行自我训练，得到强化智能体；步骤7、在动态农田场景中，提升部分随机环境参量的频率，对强化智能体进行重复训练。本发明能够快速、高效地提高驾驶员的驾驶能力。 | ||
| 搜索关键词： | 场景 农田 参量 卷积神经网络 环境参量 驾驶训练 随机环境 训练智能 智能体 操作过程 仿真操作 随机生成 学习算法 智能 参量化 构建 驾驶 学习 重复 | ||
【主权项】：
1.基于Unity3D和深度增强学习的智能无人农用驾驶训练方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1、在Unity3D中建立经典农田场景，经典农田场景中包括多种环境参量；步骤2、由驾驶员基于经典农田场景进行仿真操作，并将操作过程参量化，得到操作参量；步骤3、根据环境参量和操作参量构建卷积神经网络；步骤4、对卷积神经网络进行预训练，得到预训练智能体；步骤5、随机生成动态农田场景，并且在动态农田场景中加入随机环境参量；步骤6、将预训练智能体投入动态农田场景中，利用深度增强学习算法进行自我训练，得到强化智能体；步骤7、在动态农田场景中，提升部分随机环境参量的频率，对强化智能体进行重复训练。
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