公开(公告)号：CN119003944A

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202411102833.9

申请日：2024-08-13

Applicant: 湖南大学

Inventor： 袁诗杰 ,  徐彪 ,  秦晓辉 ,  秦兆博 ,  谢国涛 ,  王晓伟 ,  边有钢 ,  丁荣军 ,  胡满江 ,  秦洪懋

IPC: G06F17/11 ,  B60W60/00 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明提供一种基于强化学习和可达集的安全轨迹规划方法与系统及系统，属于自动驾驶领域。本发明利用强化学习进行轨迹粗解生成，与基于搜索和采样的方法相比，计算效率更高，无需复杂繁琐的规则设计，具备学习进化的能力；利用可达集对轨迹粗解进行修正，并为轨迹优化问题提供约束条件，保障了车辆行驶的效率以及安全性；利用约束迭代线性二次型调节器进行轨迹优化，与二次优化算法相比，生成的轨迹曲率更小，轨迹舒适度更高。

公开(公告)号：CN116161056A

公开(公告)日：2023-05-26

申请号：CN202310195520.1

申请日：2023-03-03

Applicant: 湖南大学

Inventor： 徐彪 ,  袁诗杰 ,  李洋 ,  秦晓辉 ,  胡满江 ,  边有钢 ,  谢国涛 ,  秦兆博 ,  王晓伟 ,  秦洪懋 ,  丁荣军

IPC: B60W60/00 ,  B60W50/00 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/092 ,  G06V10/82 ,  G06V20/58

Abstract: 本申请公开了本申请提供了一种基于强化学习的结构化道路车辆轨迹规划方法，基于强化学习的轨迹规划方法，通过构建行车风险场，将风险指标纳入优化函数中，提高了轨迹规划的安全性；通过智能体进行初始轨迹的求解，提高了轨迹规划在时空域下的计算效率；通过轨迹优化模型，基于轨迹初始解，进行轨迹优化，保证了生成轨迹的最优性和可行性。