[发明专利]基于深度强化学习的自动驾驶车辆交叉口无冲突合作方法在审
| 申请号： | 202211135878.7 | 申请日： | 2022-09-19 |
| 公开（公告）号： | CN115457782A | 公开（公告）日： | 2022-12-09 |
| 发明（设计）人： | 李云;赵睿;高镇海;高菲;张天瑶 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | G08G1/081 | 分类号： | G08G1/081;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62;G06F30/20 |
| 代理公司： | 深圳众邦专利代理有限公司 44545 | 代理人： | 李茂松 |
| 地址： | 130000 吉*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明属于自动驾驶技术领域，具体为基于深度强化学习的自动驾驶车辆交叉口无冲突合作方法，包括步骤1：交叉口问题马尔可夫建模，综合考虑安全约束马尔可夫决策(constrained Markov decision process,CMDP)与马尔可夫博弈(Markov Game,MG)理论，将道路交叉口环境转化为为符合强化学习算法要求的模型；步骤2：单策略网络与双价值网络更新过程设计，设计单策略‑双评论家(Actor‑Critic1‑Critic2)网络架构；步骤3：马尔可夫形式数据搜集；步骤4：强化学习训练，训练单策略‑双评论家(Actor‑Critic1‑Critic2)神经网络；步骤5：强化学习测试，在仿真器Carla中实际测试该强化学习算法的性能，能够针对时变的交通网络拓扑结构输出符合预期的车辆通行策略，在安全、舒适与效率方面均能够获得良好性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 强化 学习 自动 驾驶 车辆 交叉口 冲突 合作 方法 | ||
【主权项】：
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