公开(公告)号：CN116793376B

公开(公告)日：2024-03-19

申请号：CN202310394583.X

申请日：2023-04-13

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 刘鑫彬 ,  王冶 ,  高慧

IPC: G01C21/34

Abstract: 本发明提供一种基于最短路径和历史经验的路径预测方法、装置及存储介质，所述方法的步骤包括：获取道路地图和车辆行驶散点，基于所述车辆行驶散点的坐标将车辆行驶散点表示在所述道路地图中，得到行驶路径；将所述行驶路径中每两个顶点之间的路径作为所述行驶路径的子路径，基于最短路径算法计算每条子路径中结束顶点和所述行驶路径的终点顶点的历史经验计算路径概率；基于所述子路径中两个顶点与所述行驶路径的终点顶点的最短路径长度和子路径的路径概率确定每个子路径的奖励值；基于所述行驶路径的总奖励值对预设的深度强化学习模型进行训练，完成训练的所述深度强化学习模型接收路径起点和路径终点，并输出预测路径。

公开(公告)号：CN116793376A

公开(公告)日：2023-09-22

申请号：CN202310394583.X

申请日：2023-04-13

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 刘鑫彬 ,  王冶 ,  高慧

IPC: G01C21/34

Abstract: 本发明提供一种基于最短路径和历史经验的路径预测方法、装置及存储介质，所述方法的步骤包括：获取道路地图和车辆行驶散点，基于所述车辆行驶散点的坐标将车辆行驶散点表示在所述道路地图中，得到行驶路径；将所述行驶路径中每两个顶点之间的路径作为所述行驶路径的子路径，基于最短路径算法计算每条子路径中结束顶点和所述行驶路径的终点顶点的历史经验计算路径概率；基于所述子路径中两个顶点与所述行驶路径的终点顶点的最短路径长度和子路径的路径概率确定每个子路径的奖励值；基于所述行驶路径的总奖励值对预设的深度强化学习模型进行训练，完成训练的所述深度强化学习模型接收路径起点和路径终点，并输出预测路径。