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基于深度強化學習的自動駕駛車輛交叉口無沖突合作方法

776   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
2023-03-19 07:00:52
本發明屬于自動駕駛技術領域，具體為基于深度強化學習的自動駕駛車輛交叉口無沖突合作方法，包括步驟1：交叉口問題馬爾可夫建模，綜合考慮安全約束馬爾可夫決策(constrained Markov decision process,CMDP)與馬爾可夫博弈(Markov Game,MG)理論，將道路交叉口環境轉化為為符合強化學習算法要求的模型；步驟2：單策略網絡與雙價值網絡更新過程設計，設計單策略?雙評論家(Actor?Critic1?Critic2)網絡架構；步驟3：馬爾可夫形式數據搜集；步驟4：強化學習訓練，訓練單策略?雙評論家(Actor?Critic1?Critic2)神經網絡；步驟5：強化學習測試，在仿真器Carla中實際測試該強化學習算法的性能，能夠針對時變的交通網絡拓撲結構輸出符合預期的車輛通行策略，在安全、舒適與效率方面均能夠獲得良好性能。
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聲明：
“基于深度強化學習的自動駕駛車輛交叉口無沖突合作方法” 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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