[发明专利]一种基于元强化学习的端到端自动驾驶方法及系统在审
| 申请号： | 202310458868.5 | 申请日： | 2023-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN116469080A | 公开（公告）日： | 2023-07-21 |
| 发明（设计）人： | 金彦亮;范宝荣;高塬 | 申请（专利权）人： | 上海大学 |
| 主分类号： | G06V20/58 | 分类号： | G06V20/58;G06V10/44;G06V10/82;G06V10/774;G06N20/00 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 陈金星 |
| 地址： | 200444*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于元强化学习的端到端自动驾驶方法及系统，其中方法首先采集多个数据集用于训练MVWG(Meta‑VAE‑WGAN‑GP)特征提取模型，在不同的驾驶任务上训练MPPO(Meta‑Proximal Policy Optimization)决策控制模型，面临新的驾驶任务时，用训练好的MVWG特征提取模型和MPPO决策控制模型初始化自动驾驶系统；当智能车面临新的驾驶场景时，由摄像头实时采集环境图片，并将图片输入特征提取模型进行编码，提取特征，将提取的特征信息输入给智能体，智能体结合自身当前的运行信息，根据初始化后的MPPO策略输出相应的决策控制动作，同时将动作反馈给驾驶环境，继续优化驾驶策略，最终训练得到稳定的自动驾驶系统。与现有技术相比，本发明具有模型训练速度快、泛化性能高、提取特征质量高等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 端到端 自动 驾驶 方法 系统 | ||
【主权项】：
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