[发明专利]一种基于深度强化学习的无人驾驶端到端决策方法有效
| 申请号： | 202110372793.X | 申请日： | 2021-04-07 |
| 公开（公告）号： | CN113104050B | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 杨璐;王一权;任凤雷;刘佳琦;王龙志 | 申请（专利权）人： | 天津理工大学 |
| 主分类号： | B60W60/00 | 分类号： | B60W60/00;G06N20/00 |
| 代理公司： | 天津才智专利商标代理有限公司 12108 | 代理人： | 王梦 |
| 地址： | 300384 天津市南*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度强化学习的无人驾驶端到端决策方法，步骤为：1)获取无人驾驶车辆前方道路特征编码，2)将前方道路环境状态与车辆自身状态作为当前时刻环境状态输入至经过训练的深度强化学习结构中以输出无人驾驶车辆的动作；其中，深度强化学习网络包括由Eval Actor网络和Target Actor网络构成的Actor网络，由Eval Critic 1网络和Target Critic 1网络构成的Critic 1网络，由Eval Critic 2网络和Target Critic 2网络构成的Critic 2网络，以及由Eval Q网络和Target Q网络构成的Q网络组；该方法要求的环境数据要求少，可实现有效降低成本，同时通过构建具有高学习效率、训练速度快的深度强化学习网络，实现提高智能体的探索效率的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 无人驾驶 端到端 决策 方法 | ||
【主权项】：
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