基本信息:
- 专利标题： 一种基于规则融合强化学习的自动驾驶换道决策控制方法
- 申请号：CN202210863035.2 申请日：2022-07-21
- 公开(公告)号：CN115257745A 公开(公告)日：2022-11-01
- 发明人： 熊璐 , 李拙人 , 杨若霖 , 徐浦航 , 冷搏
- 申请人： 同济大学
- 申请人地址： 上海市杨浦区四平路1239号
- 专利权人： 同济大学
- 当前专利权人： 同济大学
- 当前专利权人地址： 上海市杨浦区四平路1239号
- 代理机构： 上海科盛知识产权代理有限公司
- 代理人： 叶敏华
- 主分类号： B60W30/18
- IPC分类号： B60W30/18 ; B60W50/00 ; B60W60/00 ; G06F17/16 ; G06N3/04 ; G06N3/08
摘要：
本发明涉及一种基于规则融合强化学习的自动驾驶换道决策控制方法，包括：建立他车纵向运动控制模型及横向行为决策模型；配置高速公路驾驶环境，筛除不合理车流场景，构建自动驾驶决策训练场景；建立驾驶行为观测的状态空间、动作空间；搭建用于策略更新的深度学习网络；设计换道决策风险评估方法，建立决策的安全性评判机制；设置奖励函数；将安全性评判机制引入基于DDQN的深度学习网络；基于自动驾驶决策训练场景进行融合训练，修正决策出的危险动作，并设置两个存储经验池，结合奖励函数更新模型中目标价值网络的参数，训练后的模型用于自动驾驶换道决策。与现有技术相比，本发明在换道场景中具有更高的决策任务成功率、行驶效率以及安全性。
公开/授权文献:
- CN115257745B 一种基于规则融合强化学习的自动驾驶换道决策控制方法 公开/授权日：2024-11-26
IPC结构图谱:
| B | 作业；运输 |
| --B60 | 一般车辆 |
| ----B60W | 不同类型或不同功能的车辆子系统的联合控制；专门适用于混合动力车辆的控制系统；不与某一特定子系统的控制相关联的道路车辆驾驶控制系统 |
| ------B60W30/00 | 不与某一特定子系统的控制相关联的道路车辆驾驶控制系统的使用 |
| --------B60W30/18 | .车辆的牵引 |