本發明公開了一種基于聯邦深度強化學習的自動駕駛群車的智能決策實現方法,包括:采用深度強化學習實現對自動駕駛群車的行駛環境以及周圍車輛的行駛環境進行觀測,在各自車輛的處理器內進行訓練數據,將訓練好的數據模型加密后發送給邊緣計算服務器,邊緣計算服務器綜合訓練邊緣神經網絡,將訓練后的模型同時發送給云計算服務器,云計算服務器將綜合各模型進行訓練數據,將訓練好的模型信息發送給邊緣計算服務器和車輛終端,進行車輛終端的模型信息更新,采用聯邦深度學習方法實現自動駕駛汽車的智能決策功能。本發明有助于減少大數據通信條件的影響,解決訓練數據的不平衡問題,有助于實現計算負載和資源分配更加智能,也實現了自動駕駛汽車群體決策的強大環境認知能力。
聲明:
“基于聯邦深度強化學習的自動駕駛群車的智能決策實現方法” 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。
我是此專利(論文)的發明人(作者)