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公开(公告)号：CN107479547B
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN201710687194.0
申请日：2017-08-11
Applicant: 同济大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于示教学习的决策树行为决策算法，主要解决现有技术中存在的现有决策算法不能同时兼顾综合复杂的场景和稳定的要求的问题。该一种基于示教学习的决策树行为决策算法包括步骤为：存储示教轨迹的状态转移规律；求取状态转移频率矩阵和状态转移概率矩阵；构建奖励；决策树对即将产生的动作进行评估；更新转移频率矩阵与状态转移概率矩阵；重复上述过程至评估通过。通过上述方案，本发明达到了无人驾驶行为决策应的最大合理性和安全性目的。
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公开(公告)号：CN108229730B
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN201711374968.0
申请日：2017-12-19
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于模糊奖励的无人驾驶车辆轨迹生成方法，包括以下步骤：1)获取多条示教车辆的轨迹信息，并统计轨迹信息中轨迹特征的特征期望；2)在无人驾驶车辆运行过程中，根据特征期望获取当前空间状态下的奖励值；3)根据每个空间状态下的奖励值在空间中选择轨迹点坐标，拟合后形成最终的无人驾驶车辆的车辆轨迹。与现有技术相比，本发明具有规律统计、具有健壮的迁移能力、简单易操作、贴近示教、适用于小数据集等优点。
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公开(公告)号：CN107479547A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201710687194.0
申请日：2017-08-11
Applicant: 同济大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于示教学习的决策树行为决策算法，主要解决现有技术中存在的现有决策算法不能同时兼顾综合复杂的场景和稳定的要求的问题。该一种基于示教学习的决策树行为决策算法包括步骤为：存储示教轨迹的状态转移规律；求取状态转移频率矩阵和状态转移概率矩阵；构建奖励；决策树对即将产生的动作进行评估；更新转移频率矩阵与状态转移概率矩阵；重复上述过程至评估通过。通过上述方案，本发明达到了无人驾驶行为决策应的最大合理性和安全性目的。
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公开(公告)号：CN108229730A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201711374968.0
申请日：2017-12-19
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于模糊奖励的无人驾驶车辆轨迹生成方法，包括以下步骤：1)获取多条示教车辆的轨迹信息，并统计轨迹信息中轨迹特征的特征期望；2)在无人驾驶车辆运行过程中，根据特征期望获取当前空间状态下的奖励值；3)根据每个空间状态下的奖励值在空间中选择轨迹点坐标，拟合后形成最终的无人驾驶车辆的车辆轨迹。与现有技术相比，本发明具有规律统计、具有健壮的迁移能力、简单易操作、贴近示教、适用于小数据集等优点。
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